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生产性服务业对新型城镇化的影响效应分析——基于长三角城市群的实证分析

时间:2023-08-25 17:45:08 来源:网友投稿

张廷海,苏胜男

(1.安徽财经大学 安徽经济社会发展研究院,安徽 蚌埠 233041;
2.安徽财经大学 国际经济贸易学院,安徽 蚌埠 233030)

受国际经济格局影响,国际消费市场低迷萎缩,我国出口贸易面临巨大挑战。激活国内消费市场,畅通国内大循环,是应对百年变局带来的挑战的重要举措。城镇化推进过程中,大量农村人口向城市转移,生活方式改变引发消费需求增加,推进城镇化发展,可刺激国内消费,助力新发展格局形成。近年来,我国城镇化发展较快,2021年末全国常住人口城镇化率达64.72%,但城镇化质量不高。生产性服务业由制造业将企业内部服务活动外包而形成,是社会分工细化的结果,发展生产性服务业是转变发展方式、完善城市服务功能的现实需要,可有效提升城市竞争力,实现新型城镇化高质量发展。

城镇化是指农村人口向城市转移、城市土地扩张的现象,而新型城镇化要求产业发展不以牺牲环境为代价,产业和城市协调发展。服务业吸收大量农村剩余劳动力,是未来新型城镇化推进的重要支撑力量,两者关系的研究一直深受学者关注。现有研究主要集中于两个方面:一是服务业与城镇化耦合协调发展。张勇等[1]通过测度我国城镇化和服务业集聚的耦合协调度,发现二者耦合协调度随时间逐渐增强,但区域差异较大。王毅等[2]研究现代服务业和城镇化之间的关系,发现两个系统相互促进、共同发展。徐海峰等[3]构建PVAR模型,发现现代服务业发展会推动城镇化发展,城镇化会倒逼现代服务业转型升级。服务业通过就业吸纳作用吸引农村剩余劳动力向城市转移,提供服务以满足居民生产生活需求,城镇化水平和质量得到提升。随着城镇化的推进,大量农村人口进入城市生活,收入提高导致服务需求增加;
同时,城镇化为服务业发展提供基础设施和要素支持,反过来推动服务业发展和升级[4]。二是服务业集聚对城镇化的作用效果。韩峰[5]研究生产性服务业不同集聚模式对城市化的作用差异,发现两种集聚模式均会通过技术溢出效应作用于城镇化,专业化集聚效果更为明显。为享受规模经济带来的低成本,服务业在城市一定空间内聚集,有利于知识、技术的传播,从而带动行业劳动生产率提升,提高劳动力收入水平,减小农村转移人口在城市的生存压力,推动流入人口融入城市生活[6]。生产性服务业集聚度上升到一定水平后,集聚区内竞争加大,恶性竞争会造成资源浪费,不利于城镇化有序推进[7]。服务业在空间上联系越紧密,越有利于各类要素在城市和产业间流动,使资源利用更具效率,经济持续健康增长,社会服务业体系完善,更容易吸引非城镇人口聚集,推动城镇化发展[8]。

学者们对服务业和城镇化两者的关系进行了深入研究,探讨两者耦合协调关系、互相作用的内在机理和服务业空间聚集对城镇化的影响。本文在前人基础上做以下拓展:(1)城市群是未来城镇化的主体,以长三角城市群26个地级市为研究样本,检验生产性服务业发展对新型城镇化的促进作用。(2)将城市人口规模和工资水平作为门槛变量,构建面板门槛模型,检验生产性服务业在不同约束条件下对城镇化作用的差异性。根据研究结论,从加快生产性服务业发展和增强中小城市吸引力等方面提出建议,推动城镇化发展。

(一)生产性服务业对新型城镇化的作用机理

随着社会分工不断细化,制造业为增强自身竞争力,避免全而不精,将非核心的服务性经济活动外包出去,生产性服务业由此产生。“十三五”规划纲要中提到,要推动我国制造业由生产型向服务型转变,增强生产性服务业的就业吸纳能力,吸引大量高素质劳动力进入城市,为提升城镇化质量提供人力资源[9]。生产性服务业和制造业融合发展,对生产和各种服务需求增加,带动整个服务行业发展,城市服务功能不断完善,提升城市综合吸引力的同时进一步提升城市对农村剩余劳动力的吸纳能力。生产性服务业为其他产业提供中间产品和服务,增加信息沟通渠道,加强要素在产业间流动和知识传播,既可以使资源配置更具效率,避免不必要的浪费,又可以降低其他产业交易费用,企业成本下降,挤出投资提高劳动生产率,促进产业转型升级,提高城镇化效率[10]。由此,提出假说1。

假说1:生产性服务业发展会推动新型城镇化建设。

(二)城市人口规模和工资水平在生产性服务业对新型城镇化作用中的门槛效应

城市规模主要通过提供需求市场、提高劳动力匹配可能性和促进知识传播来影响生产性服务业和城镇化的关系。一方面,人口规模较大的城市需求也大,催生更多产业发展,生产性服务业也得到发展,产业规模和类型都有增加,劳动力更容易找到与其技能相匹配的岗位[11],减少摩擦性失业,提高城镇化质量。另一方面,生产性服务业属于知识密集型产业,大量高人力资本在这一产业集中,促进知识和技术交流,提高城市生产率和城镇化效率。但是,城市规模到达一定值后,人口进一步在城市集聚造成“拥挤”,生活成本和通勤成本上升,高薪资提高生活水平带来的正向影响逐渐被“拥挤效应”带来的负向影响抵消,大城市吸引力下降,生产性服务业发展对新型城镇化的推动作用随之减弱。

城市产业结构升级一般规律为从主要发展第一产业过渡到第二产业,再过渡为以第三产业为主。当第二产业为主导产业时,生产性服务业在国民经济中占比较小,工资提高主要来自工业生产率提高。而工业发展往往伴随污染排放,以牺牲环境为代价的经济发展方式阻碍了新型城镇化发展。随着社会生产结构变化,第三产业逐渐占据主要地位,较高的工资水平吸引大量高技术人才进入城市,提升生产性服务业人力资本水平,技术交流频率提高,新知识和新技术在高人力资本水平下更容易产生,新型城镇化效率随着新技术投入使用而提高[12]。

因此,提出假说2和假说3。

假说2:随着城市规模扩大,生产性服务业对提升新型城镇化水平的促进作用减弱。

假说3:随着工资水平提高,生产性服务业对新型城镇化发展由抑制作用变为促进作用。

(一)模型设计

1.基准回归模型

为检验生产性服务业发展对新型城镇化的影响,构建如下计量模型:

2.面板门槛效应模型

为检验在不同城市规模和工资水平下,生产性服务业发展对新型城镇化的不同作用,基于Hansen[13]的面板门槛模型和式(1),将城市规模和工资水平作为门槛变量,构建面板门槛效应模型如下:

式(2)和式(3)分别为单一门槛模型和双重门槛模型,三重及以上门槛模型根据式(2)和式(3)进行扩展,门槛个数和具体使用模型需检验后确定。其中,为指标函数,当括号内表达式为正时,取值为1,反之,则取值为0;
表示门槛变量,即城市规模和工资水平为计算得到的门槛值;
其余变量解释同式(1)。

(二)指标选择

1.新型城镇化水平

国家发展和改革委员会印发的《“十四五”新型城镇化实施方案》中提出,要建设宜居城市,增加公共服务供给,推动教育医疗发展;
建设韧性城市,有序推进城市和管网更新改造,加强内涝治理和卫生防控力度,提升城市安全性;
建设创新城市,优化营商环境,鼓励创新创业;
建设智慧城市,完善网络基础设施建设,提升数字政府服务能力;
建设绿色城市,加强生态修复和环境保护力度,推进生产生活低碳化;
建设人文城市,弘扬传统文化,提升基层文化服务。

借鉴熊湘辉[14]、邵海琴[15]等的做法,结合《“十四五”新型城镇化实施方案》中建设新型城市的要求,从人口城镇化、经济城镇化、生态环境、基础设施均等化和社会服务均等化5个维度入手,选择24个相关指标,构建综合评价指标以衡量长三角城市群26个地级市新型城镇化水平(见表1)。

表1 新型城镇化综合评价指标

续表

2.生产性服务业发展水平

根据生产性服务业的定义及外延,结合《生产性服务业统计分类(2019)》的分类标准,本文选择交通运输、仓储和邮政业,信息传输、计算机和软件业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘探业六个行业来代表生产性服务业,用这六大行业城镇单位从业人数总和来衡量生产性服务业发展水平。

3.控制变量

4.门槛变量

(三)数据来源及描述性统计

选取2005至2019年长三角城市群26个地级市服务业和城镇化发展相关指标数据,构建新型城镇化综合评价指标,运用熵值法测度各市新型城镇化水平,研究服务业发展和新型城镇化的互动发展关系。所需数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、历年各市统计年鉴及各市国民经济和社会发展统计公报,部分缺失数据采用移动平均法补齐。为降低数据量纲不同对实证结果的影响,对所有变量进行标准化处理。主要变量定义及描述性统计结果见表2。

表2 主要变量的描述性统计结果

(一)基准回归结果

为使回归结果更加稳健可靠,逐步加入控制变量进行回归,具体结果见表3。由模型(1)到(6)的回归结果可以得出,核心解释变量生产性服务业发展水平估计系数均显著为正,表明长三角城市群生产性服务业对新型城镇化发展具有促进作用,假说1得到验证。随着社会生产分工细化和人民需求增加,生产性服务业规模扩大,产业类型日益丰富,城市就业机会增加,服务功能得到完善,新型城镇化发展质量提升。

表3 基准回归结果

续表

控制变量的回归结果以加入所有控制变量的模型(7)为准。社会投资和产业结构升级前系数均显著为正,社会投资为城市发展产业和更新基础设施提供资金支持,产业结构升级改变城市生产方式,提高劳动生产率和资源利用效率,这两个变量均可推动新型城镇化发展。对外开放和消费市场规模对城镇化作用方向为负,且至少通过5%的显著性水平检验。根据产业转移一般规律,发达国家将污染严重产业通过投资设厂向发展中国家转移;
相对落后的一些城市为求发展,引进外资的同时承接国外污染产业,抑制新型城镇化发展。商家为提升商品价格,获得更多利润,对商品进行过度包装,不仅增大消费者消费压力,还造成资源浪费,违反新型城镇化集约、绿色发展的要求。公共服务和科技创新对城镇化作用并不显著,可能的解释是政府财政支出在使用过程中产生了“寻租”行为;
科技专利未能转化为生产力,不能对城镇化产生推动力。

(二)进一步分析:门槛效应检验

在进行门槛效应回归前需检验是否存在门槛效应以及存在几重门槛效应。运用Hansen的Bootstrap自抽样法反复抽样300次测得统计量F值和相应的P值以及95%的置信区间,检验结果如表4所示。可以看出,城市规模通过单一门槛检验,未通过双门槛检验,说明存在单门槛;
工资水平通过单一门槛和双门槛检验,而三门槛未通过检验,说明存在双门槛。

表4 门槛效应检验结果

分别以城市规模为门槛变量进行单门槛模型回归,以工资水平为门槛变量进行双门槛模型回归,汇总后的回归结果见表5。第二列为城市规模作为门槛变量的单门槛模型回归结果,无论城市规模处于什么水平,生产性服务业发展均对新型城镇化表现出正向推动作用,但作用强度发生改变。当城市规模跨过门槛值时,生产性服务业发展对城镇化的作用效果变弱。假说2得到验证。第四列为工资水平作为门槛变量的双门槛模型回归结果,随着工资水平不断上升,生产性服务业对新型城镇化的作用方向由负转正。当工资水平处于较低水平(w≤0.115 1)时,生产性服务业对城镇化的影响在1%显著性水平下为抑制作用;
当工资水平处于中间水平(0.115 1<w≤0.278 4)时,生产性服务业对城镇化的影响变成正向促进作用,但是作用效果并不显著;
当工资水平处于较高水平(w>0.278 4)时,生产性服务业发展在1%显著性水平下推动城镇化水平提升。假说3得到验证。

表5 面板门槛模型估计结果

续表

(三)稳健性检验

为验证长三角城市群生产性服务业发展对新型城镇化回归结果的稳健性,改变样本数量和回归方法重新回归,具体回归结果如表6所示。由于上海市经济发展水平较高,与其他样本城市城镇化发展水平差距较大,将上海市样本剔除后进行回归,结果如第二列所示。可以看出,核心解释变量生产性服务业发展对城镇化仍是显著促进作用。表中第三列为gmm回归结果,将被解释变量滞后一期作为工具变量进行gmm回归,生产性服务业发展前系数符号和显著性与前文结论一致。因此,前文结论稳健性得到验证。

表6 稳健性检验结果

续表

以长三角26个地级市为研究对象,从人口、经济、生态、社会服务和基础设施五个方面构建新型城镇化综合评价指标体系。基于2005至2019年26个地级市的面板数据,考察生产性服务业发展对新型城镇化的作用效果,进一步将城市规模和工资水平作为门槛变量,检验生产性服务业发展对新型城镇化影响的差异性。经过实证检验和分析,得出结论:生产性服务业发展显著推动新型城镇化建设,但在不同城市规模和工资水平下作用效果存在差异。生产性服务业在不同城市规模下均对新型城镇化存在显著推动作用,但作用强度随城市规模扩大逐渐减弱。工资水平处于较低水平时,生产性服务业会抑制新型城镇化发展;
当其跨过第一个门槛值后,作用由负转正,但作用效果不明显;
当其跨过第二个门槛值后,生产性服务业发展明显加快新型城镇化进度。

根据研究结果,为发挥生产性服务业对城镇化的推动作用,建议从以下几方面采取措施。第一,推动生产性服务业高质量发展。通过给予税收、融资等优惠政策鼓励制造业服务外包,为生产性服务业创造需求市场,注重生产性服务业内部细化分工和转型升级,推动城镇化向高效率、高质量发展。第二,提高中小城市在“人才争夺战”中的竞争力。更多的就业机会和更高的薪资水平吸引人们不断向大城市聚集,然而城市规模过大会造成资源紧缺,不利于发展高质量城镇化,应通过政策倾斜引导更多人口和产业向中小城市转移。提高中小城市公共服务水平,进一步完善交通、电力和物流等基础设施,提升宜居宜业水平,从而增强中小城市吸引力,更好地发挥城市的规模红利。第三,吸收资本发展产业。政府需完善城市基础设施建设,降低企业生产成本,强化服务意识,提升工作效率,为企业运行提供一个公开透明的营商环境,吸引资本进入城市。招商引资的同时对高污染企业严格把关,拒绝用环境换经济的发展模式。

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