產業結構高級化、數字經濟與城鄉融合發展

邢艷春，趙星星

(吉林財經大學 統計學院，吉林 長春 130117)

0 引言

近年來，我國大力扶持農村農業發展，城鄉融合發展水平穩步提升.城鄉融合的主要特征表現為城鄉間人口和資金的自由流動加快[1].新時代推進城鄉產業融合和城鄉經濟融合成為推進城鄉融合的重點，打破現有的城鄉產業的二元結構體系是城鄉產業融合的突破點[2]，借助數字技術的發展推動農村經濟快速發展是城鄉經濟融合的重點.城鄉產業融合主要體現為產業結構的高級化，這充分反映了城鄉之間的產業互補和產業結構的優化升級.城鄉經濟融合方面，在新技術革命的推動下，我國已經形成了以數字經濟為標志的新經濟形態[3].數字經濟的快速發展加速了產業數字化轉型，推進了城鄉產業鏈條雙向延伸.本文主要關注產業結構高級化和數字經濟發展是如何影響城鄉融合發展的，并通過二者的交互項分析二者對城鄉融合發展的影響.

大多數學者對于城鄉融合發展的評價理論主要包括：二元結構論、人地關系地域系統理論、區域空間結構理論、空間均衡理論、等值化理論和流空間理論等[5].部分學者利用省級面板數據，從區域異質性的角度，使用空間計量模型研究了我國的城鄉融合發展狀況.結果表明，我國城鄉融合發展水平整體呈現出逐年提升的態勢，但區域之間仍存在差異；其次，城鄉融合的空間集聚效應明顯，我國城鄉融合發展水平東部高于中西部，南部高于北部，且南北差距正逐漸超越東中西差距[6-10].

綜上所述，城鄉融合發展越來越受到廣大學者的關注，本文嘗試通過空間計量模型對產業結構高級化和數字經濟發展對城鄉融合發展的影響進行分析研究.本文創新性在于：第一，使用綜合評價法，構建了城鄉融合發展指數和數字經濟發展指數；第二，利用空間杜賓模型分析各省市區產業結構高級化和數字經濟發展對城鄉融合發展的空間效應，加入產業結構高級化和數字經濟發展的交互項，分析了產業結構高級化和數字經濟發展對城鄉融合發展的內在影響機制.

1 研究設計

1.1 變量定義與測度方法

1.1.1 被解釋變量

城鄉融合發展.新時代新階段下城鄉關系的演變趨勢表現為城鄉融合發展，實現城鄉融合發展需要解決的關鍵問題是實現城鄉要素的合理流動與優化配置[3].城鄉經濟融合發展的內涵特征表現為：城鄉市場高度統一、城鄉產業融合發展、城鄉生產力合理布局、城鄉功能優勢互補、城鄉共享高質量發展等[7].本文立足城鄉一體化，參考崔格格[3]、孫群力[8]、周佳寧[15-16]等的指標選取方法，同時結合數據的可獲得性，從要素、空間、經濟、社會和生態融合5個維度對城鄉融合發展指標進行測度，其中社會融合方面從基礎設施和公共服務兩個角度進行解讀，選取我國2011—2019年部分省市區作為研究區域，針對其面板數據，利用面板熵值法，構建城鄉融合發展指數.城鄉融合發展評價指標見表1，城鄉融合發展指數的時序變化趨勢見圖1.

表1 城鄉融合發展綜合評價指標

圖1 2011年、2019年城鄉融合發展指數的時序變化趨勢

1.1.2 核心解釋變量

(1)產業結構高級化.經濟發展到一定程度，城鄉關系就會轉向城鄉融合發展[12]，而城鄉融合發展的基礎是產業融合[13].產業融合則主要通過產業結構的優化升級推動城鄉要素流動，推動城鄉空間互聯互動，進而推動城鄉產業融合[14].周佳寧等[15-16]研究了產業高級化對城鄉融合的影響，發現產業結構高級化能從就業角度促進城鄉融合，縮小城鄉差距，產業結構高級化對勞動就業的“吸納效應”能促進就業，推動城鄉融合.關于產業結構高級化指標，參考崔慶安等[17]的做法，考慮到產業結構高級化的主要表現為在經濟發展中第一產業、第二產業和第三產業所占比重的變化，現階段產業發展呈現出第三產業發展速度大幅度提升的情況，所以采用第三產業增加值與第二產業增加值之比來衡量[17].

(2)數字經濟.隨著數字化的發展，以數字技術為驅動力破解城鄉之間失衡關系、推動城鄉之間融合發展的策略應得到高度重視.數字經濟的發展模式是一種新經濟模式，主要基于數字科技手段實現資源優化配置，并通過發揮網絡平臺生態系統對生產要素的聚集、優化、分配作用，為城鄉融合的資源要素配置提供助力[18].數字經濟為城鄉產業轉型升級、要素雙向流動、地理空間重構和公共產品配置調整提供了條件[19].大多數學者對數字化發展的解讀多從數字產業化和產業數字化兩個角度進行分析，以此來定義數字經濟發展指標.部分學者在此基礎上提出創新的驅動力對數字經濟發展的影響，參考已有文獻對數字經濟的解讀及指標選取方法[3，18-19]，本文從現階段的數字化發展和創新對數字經濟發展的驅動力兩個方面對數字經濟進行解釋，結合數據的可獲得性，選取研究區域2011—2019年面板數據，使用面板熵值法，構建數字經濟綜合指標.數字經濟指數的時序變化趨勢見圖2，數字經濟綜合評價指標見表2.

圖2 2011年、2019年數字經濟指數的時序變化趨勢

表2 數字經濟綜合評價指標

1.1.3 控制變量

(1)政府干預度.在城鄉融合發展過程中，政府的財政支持和政策支持，為城鄉融合發展建立了良好的發展環境；

(2)對外開放度.一個地區的對外開放程度和該地區的經濟發展往往表現為同方向變動的趨勢，這是因為對外開放程度越高越能吸引外來資本流入，對本地區的經濟發展起積極的促進作用，進而影響到本地區的城鄉融合發展進程；

(3)人力資本.人才流入能大大激發該地區的創新潛能，人力資本指數越大越能刺激該地區的經濟活力，進而影響城鄉融合發展的速度；

(4)金融發展.一個地區的金融發展水平可以用來衡量該地區的經濟水平，且該地區的金融發展與經濟發展呈同向變動趨勢，所以，金融發展影響城鄉融合發展水平.

綜上，本文選取政府干預度、對外開放度、人力資本和金融發展作為控制變量，其中，政府干預度用一般公共預算支出占地區GDP比重來衡量，對外開放度用進出口總額占GDP的比重來衡量，人力資本用本?？茖W歷總人數占地區年末總人口的比重來衡量，金融發展用金融產業增加值占第三產業增加值的比重來衡量(見表3).

表3 變量名稱

1.2 模型構建與數據來源

1.2.1 模型設定

構造鄰接矩陣來反映各研究區域之間的空間關聯關系，鄰接矩陣中相鄰取值為1，否則取值為0.本文旨在分析數字經濟和產業結構高級化對城鄉融合發展的影響，建立空間計量模型如下：

URIDIit=α+ρWURIDIit-1+β1ICit+β2DEDIit+β3OPENit+β4HCit+β5GIit+β6FDit+
δ1WICit+δ2WDEDIit+δ3WOPENit+δ4WHCit+δ5WGIit+δ6WFDit+μi+γt+εit，

(1)

URIDIit=α+ρWURIDIit-1+β1ICit+β2DEDIit+β3OPENit+β4HCit+
β5GIit+β6FDit+β7ICit*DEDIit+δ1WICit+δ2WDEDIit+δ3WOPENit+
δ4WHCit+δ5WGIit+δ6WFDit+δ7WICit*DEDIit+μi+γt+εit.

(2)

其中：ρ為空間回歸系數，βi表示直接效應影響系數，δi表示間接效應影響系數，μi和γt分別代表個體固定效應和時間固定效應，εit代表誤差項.個體固定效應可以解釋為不隨時間變化但隨個體變化的遺漏變量的問題，時間固定效應可以解釋為不隨個體變化但隨時間變化的遺漏變量問題.兩種固定效應都是一種可以影響解釋變量的控制變量，本文采用組內離差法估計固定效應，利用解釋變量、被解釋變量和控制變量對時間求均值，形成一個組內均值，以個體固定效應為例，因個體固定效應不隨時間變化，故變量的每個值都減去自己的組均值，就形成一個新變量，并消去個體固定效應.

公式(2)在公式(1)的基礎上增加了產業結構高級化和數字經濟發展的交互項，以檢驗二者的協同效應對城鄉融合發展的影響.

1.2.2 數據來源

數據來源于《中國第三產業統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國環境統計年鑒》、中經網統計數據庫、各地區統計年鑒和國家統計局.其中，香港、澳門和臺灣等地區因統計口徑不一致不做研究.

2 實證結果及討論

2.1 空間相關性檢驗

2.1.1 全局空間自相關性檢驗

本文選用標準化的鄰接空間權重矩陣，使用Stata軟件，計算全局莫蘭指數，以檢驗城鄉融合發展水平的空間相關性，結果見表4.2011—2019年城鄉融合發展水平的全局莫蘭指數均為正值，且存在逐年減小的趨勢，這說明隨著整體集聚效應的降低，城鄉發展差距逐漸縮小[21]，在10%顯著性水平下；除2018年之外的8年，其莫蘭指數均通過了空間自相關檢驗，表明這31個研究區域之間的城鄉融合發展水平存在顯著的正向空間依賴性；而2018年的莫蘭指數并沒有通過顯著性水平檢驗，2017—2019年的莫蘭指數都偏低，原因可能是在鄉村振興戰略的指揮下，我國各地區城鄉差距逐漸縮小，城鄉融合水平得到不同程度的快速提高，使得各地區間差異減小.

表4 2011—2019年中國城鄉融合發展水平莫蘭指數及其檢驗結果

2.1.2 局部莫蘭指數檢驗

計算局部莫蘭指數，對城鄉融合發展的局域集聚特征做進一步分析，圖3和圖4分別為研究區域2011年和2019年的城鄉融合發展指數的莫蘭散點圖.從兩圖中可以看出，大部分研究區域位于一、三象限，這表明其城鄉融合發展普遍表現為“高—高”集聚和“低—低”集聚，城鄉融合發展指數存在著正向的空間自相關性.

圖3 2011年城鄉融合發展指數的莫蘭散點圖

圖4 2019年城鄉融合發展指數的莫蘭散點圖

2011—2019年，天津、上海、北京、青海和海南等研究區域均表現為“高—高”集聚，主要是因為這些地區能夠憑借地理位置優勢吸引大量的人才和資金流入.而江西、河南、湖南、湖北、山東、安徽、山西、重慶、陜西、貴州和廣西等研究區域均表現為“低—低”集聚，這些地區則主要是受到自身地理條件約束及其周邊地區虹吸效應的影響，導致這些地區不能迅速發展，同時，部分地區如河南主要發展農業，雖然地大物博，但地處內陸缺乏區位優勢，很多省、直轄市經濟基礎薄弱，地區經濟實力無法在短期內大幅提高，更容易出現人才流失的問題.四川、河北、江蘇和云南等研究區域表現為“低—高”集聚，存在負向空間自相關效應.從整體來看，我國城鄉融合發展態勢較為穩定，同時，沿海地區的城鄉融合發展水平要高于其他地區，存在地域差異.

2.2 最優模型選取

2.2.1 模型檢驗

對公式(1)和公式(2)做LM、LR、Wald和Hausman檢驗，選擇合適的空間計量模型.結果如表5所示，在5%顯著性水平下，首先，LM-error和Robust LM-error拒絕原假設，LM-lag檢驗的統計量拒絕原假設，而Robust LM-lag不拒絕原假設，說明存在空間自相關性[21]；其次，LR檢驗的統計量和Wald檢驗的統計量均拒絕原假設，也就是說SDM模型不能退化為SAR模型或SEM模型，故選用SDM模型；最后，Hausman檢驗的統計量拒絕原假設，選取固定效應模型.

表5 模型選擇的檢驗結果

2.2.2 實證結果及分析

為了進行對比，分別就有無產業結構高級化與數字經濟交互項的固定時間的空間杜賓模型、固定地區的空間杜賓模型以及時間和地區雙固定的空間杜賓模型進行模型估計與檢驗，表6為估計結果.

從表6中可知，對于無交互項和有交互項兩個模型而言，R2和Log-likelihood的值均顯示時間固定效應模型要優于個體固定效應模型和雙固定效應模型.在無交互項和有交互項的時間固定效應模型中，產業結構高級化和數字經濟發展指數項系數方向和顯著性結果基本一致，在5%顯著性水平下，控制變量系數方向和顯著性結果相同.

表6 2011—2019年城鄉融合發展空間面板模型估計結果

2.2.3 效應分解

對空間杜賓模型的總效應進行分解，結果如表7所示，其中直接效應表示解釋變量對本地區城鄉融合發展的影響，間接效應即空間溢出效應，則表示解釋變量對鄰近地區的城鄉融合發展的影響.

表7 空間杜賓模型直接效應和間接效應分解

由表7可知，在5%水平上，兩個模型中產業結構高級化對城鄉融合發展影響的直接效應系數顯著為正，而間接效應系數顯著為負，同樣的，數字經濟對城鄉融合發展影響的直接效應系數顯著為正，而間接效應系數顯著為負.這意味著產業結構高級化和數字經濟發展對本地區的城鄉融合起正向的推動作用，而對鄰近地區的城鄉融合則起到相反作用.其原因可能是，產業結構高級化和數字經濟發展都可以提高本地區的經濟實力，吸引鄰近地區的資源向其聚攏，使得本地區的經濟實力能夠發揮出最大的輻射帶動作用.這種“虹吸效應”的出現，會使得大量的生產要素向表現較為強勢的地區靠攏，進而加快強勢地區城鄉融合發展的速度.當本地區的經濟不斷發展到一定水平時，本地區經濟對鄰近地區經濟的帶動能力就會輻射得更廣，從而帶動周邊地區的經濟發展，逐漸形成具有極大發展潛力的城市群.

產業結構高級化和數字經濟發展交互項的直接效應系數在5%水平上不顯著，說明二者的交互效應對本地區的城鄉融合發展作用效果較弱.間接效應系數在5%水平上顯著為正，說明產業結構高級化和數字經濟發展的交互效應對鄰近地區城鄉融合發展的促進作用.其原因可能是：產業結構的高級化促進了地區數字經濟的增長，二者的協同作用對本地區的經濟雖然無明顯的帶動作用，但能夠帶動鄰近地區的經濟發展，提高整體城鎮化水平，進而影響到鄰近地區的城鄉融合發展水平.

控制變量中，在有交互項模型和無交互項模型中，政府干預度對城鄉融合發展的直接和間接影響系數在10%水平上顯著為正，說明政府干預能夠明顯的促進本地區的城鄉融合速度，且能帶動鄰近地區的城鄉融合發展；在無交互項模型中，對外開放度對城鄉融合發展的直接和間接影響系數在10%水平上顯著為正，但在有交互項模型中，對外開放度對城鄉融合發展的直接效應系數在10%水平上顯著為正，間接效應系數在10%水平上不顯著，其原因可能是對外開放度受到產業結構高級化和數字經濟發展的交互效應的影響，二者的協同效應削弱了對外開放度對鄰近地區的城鄉融合發展的影響；在無交互項模型中，人力資本對城鄉融合發展的直接效應系數在10%水平上顯著為正，間接效應系數在10%水平上不顯著，說明人力資本對本地區的城鄉融合發展有正向推動作用，在有交互項模型中，人力資本對城鄉融合發展的直接、間接效應系數都不顯著，其原因可能是，產業結構高級化和數字經濟的協同效應對城鄉融合發展的影響，解釋了人力資本對城鄉融合發展的影響；在無交互項模型和有交互項模型中，金融發展對城鄉融合發展的直接效應系數在10%水平上顯著為負，說明金融發展對本地區的城鄉融合發展有負向抑制作用，而間接效應系數則不顯著，原因可能是金融發展對鄰近地區的城鄉融合發展的影響較弱，此外，金融發展不受產業結構高級化和數字經濟發展的協同效應的影響.

2.2.4 穩健性和內生性檢驗

將鄰接矩陣換成基于距離的空間權重矩陣以檢驗模型的穩健性.表8中模型1和模型2屬于穩健性檢驗，模型3和模型4為內生性檢驗.在時間固定效應下，產業結構高級化、數字經濟以及二者的交互項的系數方向與上文回歸的結果保持一致，說明回歸結果具有穩健性.

表8 穩健性和內生性檢驗

考慮到模型內生性問題，本文采用差分GMM方法.通過檢驗可知，Sargan檢驗結果接近于1，也就意味著不存在工具變量的過度識別，另有回歸結果的擾動項不存在二階自相關，說明可以使用差分GMM.結果如模型3和模型4所示，前一期的城鄉融合對下一期有顯著影響，產業結構高級化和數字經濟發展仍對城鄉融合有著顯著的促進作用.

3 結語

本文基于我國部分省市區2011—2019年的面板數據，構造空間杜賓模型，分析產業結構高級化、數字經濟發展與城鄉融合發展之間的關系，得出以下結果：我國的城鄉融合發展水平整體呈上升趨勢，存在顯著的空間相關性.產業結構高級化程度和數字經濟發展水平對本地區城鄉融合發展水平的影響均顯著為正，說明了產業融合是城鄉融合過程中的重要一環，通過產業結構的升級優化可以為城鄉融合發展注入巨大活力，數字經濟發展水平對城鄉融合發展的促進作用則體現在數字經濟的發展加速了農村經濟轉升級，對農村經濟快速發展起顯著的促進作用，推動了城鄉經濟融合.產業結構高級化程度和數字經濟發展水平對鄰近地區城鄉融合發展的空間溢出效應顯著為負，原因可能是受到“虹吸效應”的影響，本地區的經濟快速增長吸引了鄰近地區的要素和資源流入，導致鄰近地區的發展速度減緩，進而影響到鄰近地區的城鄉融合發展進程.產業結構高級化程度和數字經濟發展水平的協同效應對鄰近地區的空間溢出效應顯著，但是二者的協同效應對本地區的城鄉融合發展影響效果不明顯，也就意味著產業結構高級化和數字經濟發展之間的協同效應對本地區的城鄉融合發展雖無顯著的影響，但是對鄰近地區的城鄉融合發展有著明顯的正向促進作用，這說明“虹吸效應”并未導致“馬太效應”，反而對鄰近地區有“正向反饋效應”.數字經濟的發展衍生出了許多數字產業鏈，數字經濟與實體經濟的融合發展也極大的促進了產業結構升級.產業結構高級化和數字經濟之間的協同效應促進了城鄉產業融合，提升了經濟增長動能，推動了城鄉融合高質量發展.