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襄阳市产业集群与城镇化互动发展实证分析

时间:2024-06-19

李晓翠,郑国山



襄阳市产业集群与城镇化互动发展实证分析

李晓翠,郑国山

(湖北文理学院管理学院,湖北襄阳 441053)

利用襄阳市1994—2013年产业和城镇化时序数据,用多变量VAR模型、协整检验、格兰杰因果检验、脉冲分析及方差分解等方法实证分析其产业集群与城镇化之间的互动关系. 实证结果表明:襄阳市产业集群与城镇化之间存在长期均衡关系,但互动发展不协调,第二产业集群、第三产业集群与城镇化之间互为因果关系,城镇化是第一产业集群发展的格兰杰原因,且城镇化对第三产业冲击的脉冲响应效果要比第三产业对城镇化的冲击的脉冲效应要强. 并提出相关对策和建议实现产城协调发展.

襄阳市;产业集群;城镇化;格兰杰因果检验

城镇化发展与产业发展密切相关,产业集群为城镇化发展提供产业支撑,而城镇化的发展为产业的集聚提供了基础条件. 李克强总理在有关城镇化的系列讲话中反复指出,城镇化需要不断强化产业支撑[1]. 2013年襄阳的城镇化率(54.82%)高于全国平均水平(53.73%)[2],襄阳市的城镇化已进入中期加速发展阶段,鉴于此,为把襄阳建设成为中部地区具有重要影响力的现代化区域中心城市,增强襄阳的服务功能,提升襄阳城市的辐射能力,有必要分析襄阳市产业集群与城镇化之间的关系,分析现状及存在的主要矛盾,并提出相应对策来实现产业集群与城镇化的良性互动.

1 文献综述

国外关于产业集群和城镇化关系的研究文献较多,如Myrdal、Pred等人认为产业促进城镇化的发展,而城镇化反过来也促进产业的发展[3, 4];Krugman提出,产业集聚将导致制造业中心城镇形成[5];埃德温·米尔斯的城市形成模型揭示了城镇化发展的主要动力是产业集聚和区位选择[6];Scott从企业与成本的角度分析产业区位集聚会促进城镇化的发展[7]. 国外的学者倾向于研究高度发展的产业集群和高水平的城市化之间的相互关系,构建成熟的分析模型,以大量数据为辅助,逐步形成较完善的理论体系.

国内学者关于产业集群与城镇化互动关系的研究颇丰,具有代表性的如刘铮认为城镇化因产业集聚而受益[8];李敦瑞提出在产业集群与城镇化互动策略中要规范政府的角色定位,兼顾统筹传统产业和高新技术产业的发展,提高创新能力,强化创新力的培养,同时营造良好的社会文化环境[9];仇保兴认为新型工业化与城镇化互动发展的重要途径就是产业集群[10];程剑伟、张贵先等通过实证来揭示产业集群和城镇化发展之间的互动关系[11, 12].

综上所述,国内外关于产业集群与城镇化互动发展的研究成果较为丰富,其结论和建议也具有一定借鉴意义,但由于产业集群区域性特征、各地城镇化发展阶段及其特色不同,因此上述这些文献的相关建议不具有普遍意义,必须结合区域特点和实际提出相应对策. 从现有研究文献的研究对象看,有研究全国的,也有研究区域的,如对河南省、江苏省、湖北省、皖江市等,但目前尚无相关文献研究襄阳市产业集群和城镇化互动发展关系. 因此,本文拟利用1994—2013年的时序数据,通过VAR模型和脉冲响应函数等实证研究襄阳市产业集群与城镇化之间的互动关系及影响程度,旨在分析襄阳市现阶段产业集群与城镇化发展的现状及存在的问题,从而提出适应襄阳市产业集群和新型城镇化互动发展的相关对策和建议.

2 指标选取及说明

2.1产业集群指标体系

国外关于产业集群评价指标的设计较为成熟,主要从产业集群内企业个数、集群内从业人员总数、产业集群对GDP的贡献率等方面对集群进行评价. 国内目前尚无可以涵盖全国范围、权威且系统的产业集群统计指标和统计数据,各省市也是根据各自需求从不同口径和内容方面来统计数据. 国内外学者关于产业集群程度的衡量较多采用区位商法,可通过区位商系数来判断一个区域内哪些产业较于全国比较集聚或具有更高的竞争力,其计算公式为:

其中,L表示第区域的第产业的生产总值;L为第区域的国民生产总值;L为全国第产业的生产总值,为全国的国民生产总值. 一般认为,若LQ>1,则表明产业存在集群现象,比较集中;区位商越大,则专业化水平越高,集群程度也越高.

从现有文献看,大多数研究中关于产业集群评价指标的设计都没有对行业进行细分,而是用第一、二、三产业的区位商来衡量各产业的集中度. 因此,本文也把一、二、三产业的区位商作为第一、二、三产业集群的指标进行分析.

2.2 城镇化率指标

城镇化率是衡量城镇化程度的重要指标,通常用非农人口占总人口的比重来反映人口向城市聚集的过程和程度. 本文也选用襄阳市非农人口与襄阳市总人口的比例来反映其城镇化程度,即

襄阳城镇化率=襄阳市非农业人口/襄阳市总人口 (2)

3 样本数据和模型选取

3.1 样本数据

由于在1994年前随州市隶属襄阳市(原襄樊市,2010年更名为襄阳市,本文统称为襄阳市)管辖,1994年后襄阳市的行政区划没有变化. 因此,本文选择1994—2013年的相关数据进行实证分析. 本文数据来源于《襄阳市统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和《中国统计年鉴》.

由表1可以看出,根据襄阳市人口情况和式(2),1994 —2013 年襄阳市的城镇化率(见表1)是递增的. 根据公式(1),可以分别计算出襄阳市第一、二、三产业的区位商系数(见表2).

表1 襄阳市1994—2013年人口及各产业产值及GDP情况

表2 襄阳市三大产业的区位商系数

根据表2,襄阳市1994—2013年第一产业的区位商均大于1,可以看出襄阳市第一产业在全国具有区位商优势,第一产业的集中度较高;第二产业和第三产业的区位商的均值为0.92和0.63,两者的区位商均小于1,说明第二产业和第三产业集中度不高,但第二产业从2010年以后,区位商大于1,且逐年增长,产业集群优势逐渐凸显,而第三产业与全国相比,比较落后,且从2004年以后,呈下降趋势.

3.2 模型选择

以UR表示城镇化率,由于国内通常用三大产业集中反映产业的聚集情况,本文以ALQ、ILQ、SLQ分别代表襄阳市第一、二、三产业区位商作为反映产业集群变动的代理变量. 为了解释城镇化和产业集群的互动关系,本文将运用Stata12.0软件对襄阳市1994—2013年的时序数据使用多变量VAR模型来验证. 假定在给定条件下,当期城镇化UR受到当期三大产业集群程度ALQ、ILQ、SLQ的影响,而ALQ、ILQ、SLQ也受到当期UR的影响,本文建立由这4个内生变量组成的多变量VAR模型,即

其中,y是一个1´的矩阵,且等于(ALQ, ILQ, SLQ),是常数项,是滞后阶数.

4 实证分析及结果

4.1 平稳性检验

由于时间序列多数是不平稳的,为保证结果的稳建性,防止出现“伪回归问题”,在建立 VAR模型前先对各个时间序列进行平稳性检验,以确保回归结果的有效性和无偏性. 本文采用ADF检验方法判断各变量的平稳性,结果都不是平稳的,对其做差分处理后在相应显著水平下平稳,结果见表3.

表3 变量ADF检验

4.2 协整检验

协整检验的目的是判断变量之间是否存在长期均衡关系,从表4可以看出,至少存在1个协整方程,说明变量间存在长期均衡关系.

表4 UR、ALQ、ILQ、SLQ的协整检验结果

4.3 格兰杰因果检验

通过协整检验,表明襄阳市城镇化水平和产业集群之间存在着协整关系. 但这种长期的均衡关系究竟是城镇化引起产业集群变动的结果,还是产业集群引起城镇化变动的结果,还是互为因果关系?在经济学上确定一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因,或者它们二者是否互为因果,一般用格兰杰因果关系检验. 因此,为了探索城镇化和产业集群之间的关系,引入格兰杰因果关系检验. 本文将城镇化与第一产业、第二产业、第三产业的区位商按照两两组合的方式,进行格兰杰因果关系检验. 结果如下表5.

表5 格兰杰因果检验结果

从表5的检验结果看,DILQ、DSLQ与DUR存在明显的双向因果关系,DALQ与DUR存在单向的因果关系,产业结构的变化对城镇化有一定影响. 在1%的置信水平上,城镇化是第一产业集群发展的格兰杰原因,说明襄阳市农业产业集群促进其区域经济发展,并带动其城镇化发展. 在5%的置信水平上,第二产业、第三产业集群是城镇化发展的格兰杰原因,城镇化又是第二产业集群的格兰杰原因,说明襄阳市工业和服务业对其城镇化的发展有较强的解释能力,城镇化为其工业集群的发展提供了大量的劳动力、资金等资源,进一步促进其工业集群的升级. 在10%的置信水平上,城镇化是服务业的格兰杰原因,说明襄阳市服务业与其城镇化的发展息息相关.

4.4 多变量VAR模型分析

由于没有相互之间不存在格兰杰原因的变量,可以确定这4个变量都可以纳入VAR模型分析. 考虑到小样本的准确性,综合运用LR、FPE、AIC、HQIC、SBIC等4个准则指标对VAR模型的阶数进行识别,从表6可以看到,LR、AIC、HQIC和SBIC的值不能同时达到最小,则选择显著性变量最多对应的阶数作为VAR的最优滞后阶数. 从表6可以看出,大多数准则选择4阶滞后,但因为FPE准则4阶为空值,故模型选择滞后3阶.

表6 VAR模型的阶数识别

对变量UR、ALQ、ILQ、SLQ进行VAR模型回归,滞后期选择滞后1、2、3期,其无约束回归方程如下:

UR=-2.2331-0.5028 UR-1-0.9530 UR-2-0.9530 UR-3-0.1260 ALQ-1+ 0.3237 ALQ-2+ 0.3348 ALQ-3+ 0.2331 ILQ-1+ 1.6752 ILQ-2+ 0.4853 ILQ-3-0.8960 SLQ-1+ 1.0855 SLQ-2+ 0.0540 SLQ-3

ALQ= 3.8387-0.1021 UR-1+ 1.3937 UR-2-0.1739 UR-3+ 0.6193 ALQ-1-0.5237 ALQ-2-0.5078 ALQ-3+ 0.6906 ILQ-1-2.8351 ILQ-2+ 0.2995 ILQ-3+ 1.4960 SLQ-1-1.7117 SLQ-2+ 0.0217 SLQ-3

ILQ= 0.9080 + 0.2923 UR-1-0.8445 UR-2-0.0949 UR-3-0.8691 ALQ-1-0.1452 ALQ-2+ 0.4957 ALQ-3-2.2113 ILQ-1+ 0.9761 ILQ-2+ 2.3675 ILQ-3-2.3197 SLQ-1+ 0.5596 SLQ-2+ 1.9458 SLQ-3

SLQ=-1.3384-0.2838 UR-1+ 0.7726 UR-2+ 0.3811 UR-3+ 0.9297 ALQ-1+ 0.2693 ALQ-2-0.3875 ALQ-3+ 3.1682 ILQ-1-0.8093 ILQ-2-2.5027 ILQ-3+ 3.1011 SLQ-1-0.5869 SLQ-2-1.8302 SLQ-3

上述模型回归方程反映了城镇化和三大产业之间的长期均衡关系. 通过观察各个变量的回归系数、回归系数估计量的标准差、回归系数估计量的Z统计值发现,该VAR模型可以通过检验. 由于格兰杰因果检验只说明了城镇化和产业集群之间存在因果关系,不能说明该因果的短期关系. 要想弄清两者之间的短期动态关系,需要进行脉冲分析,在这之前要进行平稳性检验(见图1). 结果发现,被估计的VAR模型所有根的模的倒数小于1,即模型的所有单位根都位于单位圆之内,表明该模型是稳定的.

图1 VAR模型的单位根检验

4.5 脉冲分析

上述已经证明了该VAR模型是稳定的,而且存在一定因果关系,因此可以使用脉冲分析函数考察襄阳市城镇化与其第一、二、三产业短期之间是如何相互影响的. 脉冲响应函数主要是分析模型受到冲击时对系统的动态影响. 图2包含的6个小图是襄阳市城镇化发展与其三大产业的脉冲响应函数曲线,反映的是其城镇化和产业集群之间的短期动态影响关系,其中X轴表示响应函数的滞后期,Y轴表示变量的响应程度,黑线表示脉冲相应函数,阴影部分正负两倍标准差的偏离带.

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

图2襄阳市城镇化发展与其三大产业的脉冲响应函数曲线

由图2 (a)可以看出襄阳市城镇化与其第一产业集群(即农业产业集群)两者之间明显不具备互逆的因果关系. 对城镇化施加一个负的冲击后,当期会对第一产业集群产生负影响,进入1期后有小幅上升并逐步趋于稳定,说明城镇化的发展对农业产业集群有一定带动作用,但程度非常小. 图2 (b)的动态轨迹与图2 (a)截然不同,说明农业产业集群对于襄阳市城镇化几乎没有作用,农业产业集群不是其城镇化发展的原因.

从图2 (c)可以看到,当给予第二产业集群一个正外部冲击后,随即城镇化上升,第1期以后逐渐呈下降趋势,到第4期Y的响应程度接近0,然后又略有上升,随后趋于平稳;从图2 (d)可以发现,城镇化对于第二产业集群的影响在开始也呈上升趋势,第1期后,逐渐趋于稳定. 因此,可以得出城镇化和第二产业相互影响,这也说明第二产业有利于促进襄阳市的城镇化,反过来,城镇化一定程度上也促进了襄阳市第二产业集群的发展,这是一个良性循环的过程.

从图2 (e)和图2 (f)可以发现,当在本期对城镇化给予一个负的冲击后,当期会对第三产业产生负的影响,进入1期后有小幅上升到第4期达到最高点,随后逐步趋于稳定,说明城镇化的发展对襄阳市第三产业集群有一定的带动作用;当对第三产业给予一个负的冲击后,城镇化呈下降趋势,第3期后负效应达到最低(即在第3期Y的响应程度是0.01),随后上升,到第4期后,随后各期对城镇化的作用趋于稳定. 同时,从图2 (e)和图2 (f)可以看出,城镇化对第三产业冲击的脉冲响应效果要比第三产业对城镇化的冲击的脉冲效应要强,一定程度上也说明襄阳市的城镇化与其第三产业发展的不协调性(非一致性).

4.6 方差分解

脉冲分析能够了解城镇化和三大产业集群相互之间是怎样影响的,而方差分解可以进一步阐述城镇化和产业集群之间的关系,特别是可以分析出三大集群对城镇化发展冲击的贡献程度,量化城镇化和产业集群相互扰动的相对重要程度. 由于通过因果关系检验发现襄阳市第一产业集群不是其城镇化发展的格兰杰原因,因此在方差分解时须剔除该变量,则本文对襄阳市城镇化的方差分解结果如下表7所示.

表7 城镇化(UR)的方差分解结果

由表7可以看出,在2013年以后的1~10年内,襄阳市第二产业集群的升级对其城镇化发展的贡献在初期起着相当大的作用,工业集群化是其城镇化的加速器和基本经济内涵,但此后逐步减弱,到第10年,贡献率仅为2.238%,但在此期间第二产业集群的发展对襄阳市城镇化的贡献仍比较稳定,从第5年开始基本稳定在2%左右,且具有长期效应;在1~4年内,襄阳市第三产业集群对其城镇化的贡献在迅速增加,在第4年达到最大,为14.6265%,服务业的推动作用明显,从第5年开始,其贡献率逐步下降,到第10年降到7.1051%,并在后4年一直维护在7%左右,但仍然比第二产业最大贡献时的程度要高,说明第三产业集群对襄阳市城镇化的影响最大. 方差分析的结果表明,第二、三产业集群对襄阳市城镇化的作用具有长期性和稳定性.

5 结论与建议

本文通过襄阳市1994—2013年的时序数据实证分析襄阳市城镇化和产业集群之间存在着长期均衡关系,而且其第二产业集群、第三产业集群与城镇化之间互为因果关系,城镇化是第一产业集群发展的格兰杰原因,且对第三产业冲击的脉冲响应效果要比第三产业对城镇化的冲击的脉冲效应要强,一定程度上也说明襄阳市的城镇化与第三产业发展的非一致性. 在2013年以后的1~10年内,第二产业集群的升级在初期对其城镇化的发展贡献很大,此后逐渐减弱并以2%的贡献率趋于稳定,第三产业集群对其城镇化的影响最大,平均贡献率为8.44%. 因此,可以通过相关政策来促进襄阳市城镇化与产业集群,尤其是其第二、三产业集群的互动发展. 根据上述分析发现,襄阳市产业集群与其城镇化之间存在一定的互动关系,但目前发展存在不协调性,因此,本文提出如下对策建议:

1)充分发挥政府的引导作用. 一方面,政府要科学规划城镇建设和产业布局,另一方面政府也要营造良好的政务环境,如改善投资环境和资本、人才和技术创新集聚的条件等,健全服务体系. 但在产业集群和城镇化发展过程中,政府要把握好参与的度,不要参与太多、干预过深.

2)科学规划,实现产城协调发展. 政府在制定城镇化和产业发展规划时,按照《国务院关于中西部地区承接产业专业的指导意见》(国发[2010]28号)和财政部、国土资源部联合发布的《关于进一步做好国家新型工作化产业示范基地创建工作的指导意见》等一系列政策文件要求,要综合考虑两者之间的互动关系,加强区域产业引导,统筹资源禀赋、环境容量和市场半径,促进产城互动发展,推进重点功能区和产业集聚区建设[13],加强产业集群区的基础设施建设并提升公共服务水平和质量,实现产城协同推进、协调发展.

3)加强主导产业和龙头支柱产业发展. 可通过主导产业和龙头支柱产业带动相关产业的发展. 积极延伸产业链,形成有特色的区域品牌,充分发挥区域品牌效应和产业集群的集聚效应,促进更多相关产业和要素向集群聚集,从而促进城镇化的发展. 此外,地方政府通过优惠政策全力扶持和培育龙头企业,使之不断发展壮大,使其成为集群内的核心增长极而带动相关产业的发展或衍生出新的产业集群,通过产业链来增强城镇的竞争力和创新能力.

4)加强公共服务保障体系. 借鉴经济发达地区的经验,加强基础设施和公共服务体系(如管理咨询、运输、教育、物流等)的建设,公共服务保障体系越完善,越能吸引大量外来企业投入资金和技术到区域集群内,优秀的人才也会集聚到集群内,从而促进集群的发展,反过来,产业、人口和生产要素在空间上的集中也推动城镇化的发展.

5)加强环境治理,构建良好的生态环境,提升产业集群和城镇化发展的环境承载力. 根据湖北省统计局和国家统计局数据,2012年,襄阳万元地区生产总值能耗为1.0448吨标煤/万元,为全国平均水平的 1.5 倍,因此,在加强城镇化和产业集群发展的同时,要改变传统的生产模式,在企业层面和区域层面积极发展循环经济,遵循 3R(减量化、再使用、再循环)原则,构建循环经济产业体系,把废物综合利用与建设循环经济结合起来,把企业清洁生产、产品结构调整与技术改造、解决结构性污染结合起来.

[1] 王国宏. 产业支撑: 中国城镇化进程的内在动力[N]. 中国经济时报, 2013-07-30(6).

[2] 国家统计局. 中国统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 1978-2014.

[3] GUNNAR MYRDAL. Economic Theory and Under-developed Regions[M]. London: Duckworth, 1957.

[4] PRED ALAN R. The Spatial Dynamics of US Urban-Industrial Growth, 1800-1914: Interpretive and Theoretical Essays[M]. Cambridge: MIT press, 1966.

[5] KRUGMAN PAUL. Scale economies, product differentiation, and the pattern of trade[J]. American Economic Review, 1980, 70(5): 950-959.

[6] 埃德温×S×米尔斯. 区域和城市经济学手册(第2卷): 城市经济学[M]. 郝寿义, 徐 鑫, 孙 兵, 译. 郝寿义, 审校. 北京: 经济科学出版社, 2003.

[7] SCOTT A. Interregional subcontracting patterns in the aerospace industry: The southern Califormianexus[J]. Economic Geography, 1993(69): 142-156.

[8] 刘 铮. 产业集聚与大城市郊区城镇化——以上海为例[J]. 税务与经济, 2011(1): 36-39.

[9] 李敦瑞. 产业集群发展与区域城市化的互动作用[J]. 经济导刊, 2007 (10): 54-55.

[10] 仇保兴. 新型工业化、城镇化与企业集群[J]. 现代城市研究, 2004 (1): 17-23.

[11] 程剑伟. 陕西省产业集群与城镇化互动发展研究[D]. 西安: 西安电子科技大学, 2013.

[12] 张贵先. 重庆市产业集群与城镇化互动发展模式研究[D]. 重庆: 西南大学, 2012.

[13] 国家发改委宏观经济研究院课题组. “产业襄阳”发展战略规划报告[EB/OL]. (2013-01-07)[2015-03-07]. http://www.xiangyang.gov.cn/zt/ghxy/ghyjd/201301/t20130107_369126.shtml.

Empirical Analysis of the Interactive Development Between Industrial Clusters and Urbanization in Xiangyang City

LI Xiaocui, ZHENG Guoshan

(School of Management, Hubei University of Arts and Science, Xiangyang 441053, china)

Based on the industrial and urbanization data of 1994—2013 in Xiangyang City, the interactive relationship between industrial clusters and urbanization is analyzed by using multivariate VAR model, co integration test, Granger causality test, impulse analysis and variance decomposition method. Empirical results show that there is a long-term equilibrium but uncoordinated relationship between the Xiangyang industrial clusters and urbanization, and there is a causal relationship between the second industrial cluster, the three industrial clusters and urbanization, urbanization is the Granger causality of the first industry cluster development and Urbanization Impact on the third industry pulse response to pulse effect is stronger than that of the impact of the three industries to urbanization. In view of the above empirical results, the paper proposes the relevant countermeasures and suggestions to achieve coordinated development of production city.

Xiangyang City; Industry cluster; Urbanization; Granger causality test

F207

A

2095-4476(2015)11-0032-08

2015-10-12;

2015-10-27

湖北省人文社科重点研究基地——鄂北区域发展研究中心重点项目(2015JDZ006)

李晓翠(1974— ), 女, 湖北襄阳人, 湖北文理学院管理学院副教授, 武汉理工大学博士生, 主要研究方向: 技术经济及管理.

(责任编辑:饶 超)

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