马子量

摘要 基于2005-2012年西北地区51个市（州/地）的面板数据，利用相关指标测度了西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应，在对其时空演化基本趋势把握的基础之上，利用空间自相关检验及空间计量方法对其空间相关性和时空驱动路径进行了分析。研究结果显示：①西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应整体程度较低，但大部分市（州/地）存在逐步增强趋势，城市化进程对产业结构演变的驱动效应日益凸显；②西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应存在块状联接分布，且城市密集区的驱动效应增长较城市稀疏区更为明显，空间自相关检验显示西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应空间相似值集聚，且低值集聚强于高值集聚，同时驱动效应的空间正向相关性呈下降趋势；③西北地区城市化进程中的经济发展水平、区域开发强度、区域开放程度以及产业集聚等因素对产业结构的演变具有一定的驱动效应，但西北地区经济发展水平低、财政支付能力弱、外向型程度不高和产业集聚水平低的现实，在很大程度上制约了驱动效应的强度；④本地城市化进程中的多重因素在不断驱动自身产业结构演变的同时，还存在驱动效应的空间交互影响，经济发展水平的空间溢出对产业结构演变有着最为强烈的正向驱动，但区域开发强度、区域开放程度以及产业集聚存在的空间竞争效应又在很大程度上弱化了这一驱动效应。未来在通过加速城市化综合进程进一步推动西北地区产业结构高级化的基础上，还需加强西北地区城际间的协调联动发展。

關键词 城市化进程；产业结构演变；驱动效应；空间计量；西北地区

中图分类号 F061.5 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2016）11-0037-08

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.005

产业结构演变受到经济、社会以及科技水平等多方面的影响，从发达国家的发展经验来看，新兴产业浪潮的出现是经济社会综合发展的产物，而城市化进程作为推动经济社会发展的重要动力，其势必对产业结构演变产生较大的影响。在城市化业已成为国家主要发展战略的背景下，西北地区作为产业发展滞后的区域，如何通过城市化进程有效推动其产业结构高级化演变，进而促进西北地区区域经济的进一步发展具有重要现实意义。

1 文献综述

城市化进程对产业结构演变影响的相关研究一直以来得到了学术界的广泛关注。Henderson认为城市化进程中的人口集聚，可以提高二、三产业间的信息交流效率，从而推动产业发展和产业结构演变[1]；Carter通过研究发现城市由于其规模性为各种创新活动提供了平台，成为创新集聚的高发地，一方面通过创新不断提升产业发展的能力，另一方面通过中心城市为纽带的创新外溢，可以促使产业在低等级城市中转移，促进这些城市的产业结构演变[2]；Dumais则认为城市中的知识外溢深化了产业分工，催生出更多的新企业，而这些新企业在很大程度上引致了产业结构演变[3]。国内学者也通过各种视角对其进行了深入的研究，张魁伟、武春友等通过研究后发现产业结构演变与城市化进程是相伴生的，产业结构演变对于城市化有着重要推动作用，同时城市作为产业发展的载体，通过要素供给和市场需求对产业发展有着重要影响[4-5]；陈昌兵等的研究认为城市化进程通过集聚效应对于二、三产业竞争力起到了正向促进，同时集聚所产生的拥挤成本导致产业成本提升，促使落后产业革新或转移，促进了产业结构演变[6]；韩峰和李玉双通过研究发现城市化进程对产业结构演变具有正向冲击，城市化进程能够促使产业结构优化升级[7]；李铁立和李诚固将城市化进程对产业结构演变的推动效应总结为支撑效应、拉动效应和载体效应，认为城市化进程通过综合性的影响引发了产业结构的演变[8]。上述研究均表明城市化进程对产业结构演变有着直接的影响，首先，城市化进程的深入意味着城市人口规模扩张，引致城市中其他经济要素的规模同步增长，为城市中经济活动分工的细化和深化提供了要素支撑，带来产业增长的结构性变化；其次，城市化进程中人口规模的扩张带来了市场需求多元化增长，催生了新业态的出现，新兴产业的出现将带来产业结构的高级化演变；第三，城市化进程的深入促成城市基础设施水平不断得以提高，作为产业活动重要载体的城市，其功能效应的完善为产业结构演变提供了更多有利条件；最后，伴随着城市化进程的深入，城市中各类经济要素集聚水平的不断提高，集聚效应的外部性日益凸显，随着知识要素的外溢和拥挤成本的负向激励，促成产业结构的合理化演变。

上述研究中关于城市化进程对产业结构演变的影响已经达成了共识，但是缺乏关于城市化进程对产业结构演变驱动效应的测算判断及其驱动路径的具体分析。本文在利用相关指数测度西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的基础上，对其空间相关性以及时空驱动因素进行了空间计量分析，对如何通过城市化进程进一步推动西北地区产业结构高级化演变提供了相关实证借鉴。

2 西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的时空演化

2.1 西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应呈加深趋势

城市进程对产业结构演变驱动效应的测算借鉴了刘艳军等提出的产业结构演变的城市化响应系数来反映[9]，其用于反映区域城市化对产业结构演变的影响程度，具体计算公式如下：

R=PuP/IS2，3IS（1）

式中，R代表区域城市化进程对产业结构演变的驱动效应，Pu代表区域城市人口，P代表区域总人口，IS2，3代表区域二、三产业产值之和，IS代表区域三次产业总产值，R反映了区域城市人口比重与城市产业比重之比。R值越大，说明城市化进程处于加速阶段，而此时区域中包含人口在内的经济要素不断向城市集聚，带来了规模和集聚经济，将极大提高城市产业的比较成本收益，从而对产业结构演变的驱动力不断增强；R值越小，说明城市化进程的缓慢推进将使得经济要素集聚发生变得迟缓，城市的规模和集聚经济效应难以得到有效发挥，从而对产业结构演变的驱动力不断减弱。

利用公式1对2005—2012年西北地区51个市（州/地）城市化进程对产业结构演变的驱动效应进行了测算，其中城市化率采用常住人口占总人口的比重来反映，相关数据中陕西、甘肃和青海的人口数据来源于各省区统计年鉴（2006—2013年），新疆除去2010年后其余各年间人口数据来源于《新疆统计年鉴》，2010年缺失的人口数据由《新疆维吾尔自治区2010年人口普查资料》补充，鉴于历年《宁夏统计年鉴》并未对分地区人口数据進行统计，其人口数据来源于《中国城市统计年鉴（2006—2013年）》，二、三产业结构比重根据五省区统计年鉴（2006—2013年）相关数据计算所得。如表1所示，2005和2012年西北地区51个市（州/地）的R值均较小，说明城市的规模及集聚经济效应没有得到有效发挥，整体城市化进程对于产业结构演变的推动力是较弱的，但是从2005—2012年的动态变化来看，西北地区大部分市（州/地）的R值均有所上升。

进一步对2005—2012年西北地区51个市（州/地）城市化进程对产业结构演变驱动效应（R值）的均值、极差、标准差及变异系数进行了分析，如图1所示，2005—2012年西北地区R均值由0.393 2上升至0.465 6，说明伴随着城市化进程的加速，其对产业结构演变的驱动力是逐年增强的，2015—2012年西北地区R值极差及标准差均出现了一定程度的下降，前者由0.841 6下降至0.799 1，后者由0.202 9下降至0.192 6，说明西北地区51个市（州/地）的驱动效应绝对强度出现了明显收敛，同时2005—2012年西北地区R值变异系数由0.515 9下降至0.413 7，说明西北地区51个市（州/地）的驱动效应相对强度也出现了明显收敛。整体上来看，2005—2012年西北地区51个市（州/地）城市化进程对产业结构演变驱动效应呈现上升趋势，同时各市（州/地）间驱动效应的差异逐渐缩小。

2.2 西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应存在空间相关性在对西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应时间趋势把握的基础上对其空间演变进行了分析，如图2所示，西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应存在着空间联接的块状分布特征，即响应程度相似的地区分布有集中的现象，同时通过表1也可发现，城市化进程对产业结构演变的驱动效应增长较为缓慢或略呈下降趋势的市（州/地）多集中于新疆和青海等城际距离较大的区域，说明城市密集区中城市化进程对产业结构演变的驱动效应增长较新城市稀疏区更为明显，这是由于城市化进程对产业结构演变的驱动很大程度依赖于经济要素的空间流动，同时驱动效应的发挥依托于集聚效应和外溢效应，势必在空间中相邻或相近的区域产生相互影响，且驱动效应的发挥在一定程度上受到了空间距离的影响，那么可以初步判断城市化进程对产业结构演变的影响程度存在着空间相关性。

对经济现象的空间相关性可通过空间自相关检验进行验证，利用莫兰指数（Morans I）对2005—2012年西北地区51个市（州/地）的R值进行了空间自相关检验，检验结果如表2所示，2005—2012年西北地区51个市（州/地）R值的Morans I均在1%的水平下显著，同时Morans I指数为正说明各地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应在空间上有着相似值集聚分布的特征，说明存在空间相关性，但是全局Morans I指数无法反映其是以高值集聚或低值集聚为主，需通过局部Morans I指数来检验。

在对全局空间相关性估计的基础上，对2005和2012年西北51个市（州/地）R值的局部Morans I指数进行了计算，并将计算结果绘制到局部空间自相关分析（LISA）图中。如图3所示，图中横轴反映了空间单元自身观测值，纵轴反映了周边空间单元加权值，从图中可以看到，2005和2012年西北地区51个市（州/地）中大部分Morans I散点位于一、三象限，则其全局相关性为正，而第三象限的散点数始终多于第一象限，说明低值集聚强于高值集聚，同时可以看到2005—2012年，部分位于一、三象限的散点逐渐向二、四象限转移，导致全局空间正相关性不断下降，Morans I指数在不断下降。

3 西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的空间计量模型构建

在存在空间相关性的情况下，以区域内部封闭视角进行研究是不足的，需要加入空间交互影响对其进行分析，利用空间计量方法进行研究更为适宜，采用空间杜宾模型（SDM）对西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应进行了分析。以2005—2012年西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应作为研究对象，将西北51个市（州/地）的R值作为被解释变量，同时设定以下变量为时空驱动路径：

（1）经济发展水平（GDP）。经济发展水平是决定城市化进程和产业结构演变的决定性因素，同时二者也对经济发展起到了推动作用，三者间存在着交互影响。以人均GDP（单位：万元/人）反映地区经济发展水平。

（2）地区开发强度（FI）。城市化进程意味着包含着人口在内的经济要素在城市集中，而经济要素的集聚是否能引致产业结构演变，很大程度上取决于城市承载环境，通过地区开发可以提升改善城市承载环境，进而提升产业结构演变能力。以人均固定资投资额度（单位：万元/人）反映各地区开发强度。

（3）地区开放程度（OPEN）。产业结构演变不仅依赖于区域内部要素集聚和经济发展，同时还要依靠区域外部的资金、技术及市场，依托外部资源有效地对产业结构演变进行推动取决于区域自身的开放程度。以人均进出口额度（单位：万美元/人）反映各地区开放程度。

（4）产业集聚水平（IA）。产业集聚对产业结构演变有着重要的影响，城市化进程中的经济要素集聚在一定程度上为产业集聚提供了条件，产业集聚满足了产业结构演变的要素需求，同时要素集聚带来的经济外部性对产业结构演变起到了进一步的推动作用。以各地区产业规模集聚指数（Gi）反映地区产业集聚水平。其计算公式如下：

Gi为i地区产业规模集聚指数，上式中xj为空间上j地区的观测值，其中i≠j。W是定义的空间权重矩阵。

则构建SDM模型如下：

为了完整体现各地区间的空间交互效应，空间权重矩阵未采用常用的空间邻接权重矩阵，而采用空间反距离权重矩阵，其形式为：

其中dij为西北各地区间距离，是以地区质心经纬度确定的空间距离，单位为公里数。在空间自相关检验中亦采用空间反距离权重矩阵，在空間计量分析中首先以行标准化的方式对空间反距离权重矩阵进行处理，即每行相加为1。

以西北地区51个市（州/地）作为地理单元进行了分析，研究时期为2005—2012年，除宁夏相关数据来源于《中国城市统计年鉴（2006—2013）》，其余四省区的相关数据均来源于2006—2012年各省区统计年鉴，新疆喀什地区2008年以前的缺失数据利用插值法进行了补充。

4 西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的空间计量分析

4.1 非空间面板模型OLS估计

在空间自相关性检验的基础之上，采用非空间面板模型进行了西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的OLS估计，利用模型估计的残差序列进行空间自相关检验，以便对SDM模型的准确运用进一步进行检验。OLS估计结果如表3所示，模型整体拟合度较高，各变量的显著性也较强，但是模型估计的DW值偏离值较大，说明残差存在序列相关性，进一步对残差进行MoranI空间自相关检验发现存在显著的空间自相关性，说明非空间传统面板模型估计存在不足，利用LM检验及Robust LM检验对模型OLS估计残差进行空间滞后和空间误差检验后发现二者显著性均较明显，说明模型兼具因变量和自变量的空间自相关性，说明利用SDM模型进行分析是适宜的。

4.2 空间杜宾面板模型估计

由于SDM模型存在空间滞后项，利用OLS估计是有偏的，所以采用ML方法估计SDM模型。首先对模型的随机效应进行了检验，Hausman检验结果显示拒绝原假设，所以利用空间和时间双向固定效应SDM模型进行分析。模型估计结果如表4所示，SDM模型的拟合度优于非空间传统面板模型，极大似然值得到了明显的提升，进一步对于SDM模型是否能简化为空间滞后模型（SLM）或空间误差模型（SEM）进行了检验，Wald检验和LR检验均在1%的显著性下拒绝原假设，同时LR检验表明时空固定效应显著，则应采用双向固定效应SDM模型。根据双向固定效应的SDM模型估计结果，西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应存在显著的空间依赖性，其系数为0.261 1，则说明周边地区R值提高1%，会导致该地区R值会提高0.261 1，西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动效应存在明显的空间溢出，这与之前的空间自相关性检验结果是相符的。

4.3 空间效应分解

在SDM模型估计基础之上，通过偏微分方程分解了西北地区城市化进程对产业结构演变的空间效应。结果如表5所示，各自变量对因变量的整体影响用总体效应衡量，总体效应可分解为直接效应和间接效应，其中直接效应表示地区自身变量变化对因变量的影响，间接效应表示其他地区自变量变化对地区因变量的影响。直接效应又可分为两种影响路径，一种是地区自变量变化对其因变量的直接影响，可以SDM模型中各动力因素的系数进行估计，另一种是地区自变量变化对其他地区因变量造成影响，进而又对地区自身因变量产生的空间回馈效应。间接效应也可以分为两种影响路径，其一是其他地区自变量发生变化直接对地区因变量产生影响，另一种是其他地区自变量发生变化首先使其自身因变量产生变动，进而对本地区因变量产生影响。在空间交互过程中，空间回馈效应的影响程度相对于间接效应较微弱，所以总体的交互效应基本以间接效应的形式在空间得以体现。

4.4 西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的时空路径解析

根据西北地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的空间自相关检验，可以发现存在明显的空间效应，基于空间杜宾模型进一步验证了空间效应的存在，并以空间视角对各变量的直接效应和间接效应进行了分解。经济发展水平在很大程度上决定了西北地区城市化进程对产业结构演变的驱动力度，其总体效应为0.230 5，说明经济发展水平对于城市化进程及产业结构演变起到了支配性的作用，其中直接效应和间接效应均为正值且显著，同时间接效应高于直接效应，则说明经济发展的空间溢出对驱动效应的影响是最为强烈的，城市化进程对产业结构演变的驱动效应不仅取决于地区自身的经济发展水平，更大程度上由周边地区的经济发展水平所决定，同时这也解释了城市稀疏区驱动效应增长慢于城市密集区的现象，城市稀疏区城际间距离较大，经济要素流动的频率和幅度将会下降，经济发展的外溢效应程度较低，导致城市稀疏区城市化进程对产业结构演变的驱动效应较弱；地区开发强度的影响强度是最弱的，其总体效应仅为0.013 3，这与西北地区经济不发达和财政投入能力较低而直接导致区域整体开发强度不高的现状是相符的，从效应分解来看，其直接效应较低而间接效应为负，说明各地区本身开发程度较低的情况下还存在开发强度差异所引发的区际经济外溢，直接导致了这一因素的影响程度较弱；地区开放程度在一定程度上有所影响，其总体效应为0.055 5，其中正向直接效应被负向间接效应所冲减，说明伴随地区开放程度的提高，地区间分工的深化导致要素流动和市场扩容，促进了产业结构演变，但是伴随整体区域开放程度的增强，经济要素存在着向周边开放程度更高地区的流出，在一定程度上阻滞了城市化进程对产业结构高级化演变的推动；产业集聚程度提升的影响强度仅次于经济发展水平，其总体效应为0.204 1，其中直接效应是最强的，说明伴随着产业集聚产业发展的外部性不断得以增强，使得城市化进程中要素集聚更为有效地推动了产业结构演变，但是整体区域的产业集聚意味着本地区部分产业会转移至其他地区，影响了其产业结构演变速度，存在着一定的负向间接效应，减弱了总体驱动效应。

5 结论及建议

研究利用产业结构演变的城市化响应系数分析了西北地区城市化水平提升对产业结构的影响，发现2005—2012年西北51个市（州/地）的R值均小于1，城市化水平提升对产业结构演变虽具驱动效应，但影响程度较低，同时利用空间自相关检验发现其存在空间相关性，且驱动效应增长明显的市（州/地）主要集中在城市密集区。空间计量结果显示伴随着本地区经济发展水平、区域开发强度、区域开放程度和地区产业集聚水平等因素的日益增长，城市化进程对产业结构演变的驱动效应逐渐增强，但是由于西北地区经济发展水平低、财政支付能力弱和对外较为封闭的现实，造成城市化进程对产业结构演变影响力整体上不强。同时，经济发展水平的空间外溢是的驱动效应的决定性因素，邻近地区的经济发展引致地区城市化进程对产业结构演变驱动效应的增长是最为强烈的，这也直接导致了城市密集区城市化进程对产业结构演变的驱动效应增长明显，而区域开发强度、区域开放程度和地区产业集聚水平等因素存在空间竞争效应，导致各地区在城市化进程中对邻近地区经济要素有着剥离吸聚现象，进一步削弱了城市化发展对产业结构演变的驱动效应。

未来应依托西北地区加速深化的城市化综合进程，不断推动西北地区产业结构的高级化演进。首先，利用城市化进程带来的人口及其他经济要素集聚，实现二、三产业的资源投入的合理配置，提升产业生产效率，并依托城市人口增长带来的市场规模扩张，以市场需求为导向，不断深化二、三产业分工，扩大二、三产业规模，同时在城市经济活动日益频繁的同时，逐步完善和规范市场体制和机制，提升经济主体的积极性，通过制度保障不断完善不断推动西北地区产业和经济的发展；其次，依托制造业集聚优势与科技教育资源集聚优势区域，利用集聚效应推动区域制造业进一步发展，以产学研结合为手段促进区域生产性服务业不断扩张，并以这些区域为极点，通过产业转移和科技外溢等途径不断推动西北产业结构进一步高级化演进，通过合理的城市规划和产业规划，合理布局城市产业类型，利用城市化综合进程促进区内产业联动发展。

（编辑：尹建中）

参考文献（References）

[1]HENDERSON J V. The effects of urban concentration on economic growth[R]. Cambridge， MA： National Bureau of Economic Research， 2000.

[2]CARTER R A. Innovation in urban systems： the interrelationships between urban and national economic development[J]. The annals of regional science， 1988， 22（3）： 66-79.

[3]DUMAIS G， ELLISON G， GLAESER E L. Geographic concentration as a dynamic process[J]. Review of economics and statistics， 2002， 84（2）： 193-204.

[4]張魁伟. 产业结构与城市化、区域经济的协调发展[J]. 经济学家， 2004 （4）： 9-14.[ZHANG Kuiwei. Harmonious development of industry structure， urbanization and regional economy[J]. Economist， 2004 （4）： 9-14.]

[5]武春友， 梁潇， 房士吉. 城市化对产业结构演进的作用机理研究——基于中国省际面板数据的实证[J]. 中国软科学， 2010 （S2）： 389-395.[ WU Chunyou， LIANG Xiao， FANG Shiji. Research on the urbanization effecting mechanism of industrial structure evolution： based on the panel data empirical analysis[J]. China soft science， 2010 （S2）： 389-395.]

[6]陈昌兵， 张平， 刘霞辉，等. 城市化、产业效率与经济增长 [J].经济研究，2009（10）：4-21.[CHEN Changbing， ZHANG Ping， LIU Xiahui， et al. Urbanization， industrial efficiency and economic growth[J]. Economic research journal，2009（10）：4-21.]

[7]韩峰， 李玉双. 城市化与产业结构优化——基于湖南省的动态计量分析[J]. 南京审计学院学报， 2010（4）：8-15.[HAN Feng， LI Yushuang. Urbanization and optimization of the industrial structure： dynamic econometric analysis based on Hunan Province [J].Journal of Nanjing Audit University， 2010（4）：8-15.]

[8]李铁立， 李诚固. 区域产业结构演变的城市化响应及反馈机制[J]. 城市问题， 2003（5）：50-55.[LI Tieli， LI Chenggu. Mechanism of urbanization response and feedback to the regional industrial structure evolvement[J]. Urban problems 2003（5）：50-55.]

[9]刘艳军， 李诚固， 王颖. 中国产业结构演变城市化响应强度的省际差异[J]. 地理研究， 2010， 29（7）：1291-1304.[ LIU Yanjun， LI Chenggu， WANG Ying. Interprovincial differences of the strength of urbanization response to the industrial structure evolution in China[J]. Geographical research， 2010， 29（7）：1291-1304.]

[10]ELHORST J P. Applied spatial econometrics： raising the bar[J]. Spatial economic analysis， 2010， 5（1）： 9-28.

[11]LESAGE J P， PACE R K. Introduction to spatial econometrics [M]. Boca Raton，US：CRC Press/Taylor & Francis， 2009： 20-44.