基本公共服务促进新型城镇化发展的空间效应

戴为民, 陈思宇

(安徽财经大学 经济学院, 安徽 蚌埠 233030)

2020年11月,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》强调要“推进以人为核心的新型城镇化”,要“强化基本公共服务保障,加快农业转移人口市民化。”[1]2022年10月,党的二十大报告提出为了“促进区域协调发展”,要深入实施“新型城镇化战略”,“推进以人为核心的新型城镇化”[2]。当前,我国城镇化水平不断提高,2022年常住人口城镇化率达到65.22%,城乡融合发展迈出新台阶。新型城镇化高质量发展成为我国城镇化发展中国式现代化的必由之路[3]。而基本公共服务是我国以人为本发展观的重要体现,始终贯穿着经济发展与转型的全过程,既是满足人民美好生活需要的重要手段,又是国家治理能力现代化的重要体现。新发展阶段,基本公共服务正成为高质量发展的重要动力,其价值正从“被动”转向“积极”[4]。那么,在新型城镇化发展的过程中,基本公共服务发挥着何种作用?其效应如何?我国宏观经济的空间异质性是否影响了两者之间的效应?回答这些问题对于推进以人为核心的新型城镇化发展战略,提高新型城镇化建设质量具有重大意义。

1.1 文献综述

“十三五”以来,新型城镇化取得重大进展,城镇化水平和质量大幅提升。权天立[5]认为,在新型城镇化建设过程中,要协调政府发挥的作用,改善政府调控机制,同时对城镇化落后的地区,可以适当给予政策倾斜,缩小区域间新型城镇化的发展差距。中国的城市化进程已经由经济驱动的阶段进入到公共服务推动的阶段[6]。关于基本公共服务对新型城镇化发展的研究主要集中于定性分析和定量分析。在定性分析方面,张明珠[7]认为基本公共服务提升是推进城镇化发展进程的现实基础。在定量分析方面,詹国彬[8]利用面板向量自回归方法,研究两者间的关系,认为公共服务的供给保障了经济公平与公正的分配,提升社会福利水平,达到改善和优化城镇化质量的目的。崔治文等[9]采用PVAR模型对甘肃省的新型城镇化与基本公共服务的互动关系进行验证,发现新型城镇化与基本公共服务在一定程度上具有互促关系,并且新型城镇化对基本公共服务具有更为显著的促进作用。随着研究的深入,发现城镇化与基本公共服务的关系错综复杂,侯永丽[10]研究了两者之间的耦合协调关系。唐娟莉等[11]基于286个地级市,利用耦合协调度模型对中国城镇化与公共服务协调发展进行综合评价,并从经济发展水平、财政收入、工业化程度、市场化程度和对外开放程度五个因素进行定量分析。尹鹏等[12]运用耦合协调度模型和障碍度模型,分析两者耦合协调的时空特征,发现基本公共服务效率与城镇化质量耦合协调度不高。任喜萍[13]运用超效率SBM模型、耦合协调度模型和灰色关联度模型等方法,对全国层面的基本公共服务供给与新型城镇化质量耦合协调度及影响因素进行了研究。

已有研究为基本公共服务与新型城镇化的关系提供了丰富的研究成果,但也存在以下不足：第一,现有研究较少关注基本公共服务对新型城镇化的空间影响;第二,即使从空间维度进行分析,也缺乏区域层面的异质性分析及空间效应的测算。因此,本文先从人口、经济、环境三个方面构建了新型城镇化的指标体系,并通过熵值法对各地区新型城镇化进行综合评价;之后,采用空间杜宾模型分析了基本公共服务促进新型城镇化发展的空间效应,再从区域层面进行异质性检验。

1.2 理论假设的提出

以人为核心的新型城镇化涵盖了包括人口、经济与环境三个方面,更加强调人的发展和生活质量的改善。基本公共服务水平的提高改善了社会民生福利,政府推进新型城镇化的发展,需要提升基本公共服务水平,实现基础设施一体化及公共服务的均等化。从人口方面看,基本公共服务的投入逐渐成为影响劳动力供给的重要影响因素[14]。随着城镇化的发展,人们往往会选择资源更丰富、基本公共服务水平更好的地区,发达地区不断吸引高素质人才,促进了人口的跨区域流动,提升整个区域的人力资本水平。同时,基本公共服务的社会保障制度对于劳动力的供给发挥着一定作用,且对农村地区的影响更为显著[15],促进了农村劳动力的转移。从经济方面看,基本公共服务可以通过增加投资、促进消费和营造稳定的社会环境为经济发展提供强有力的支撑,并促进经济增长[16],从而推动城镇化发展。资源丰富、财力充足的地区可以提供优质的基本公共服务,通过加大地区基础设施建设和城镇化建设等投资改善产业结构。区域内各城市通过自身的优势实现产业上的良性竞争,形成区域产业集群,从而推动区域整体的新型城镇化发展[17]。从环境方面看,随着新型城镇化建设步伐的加快,城镇化发展所带来的人口聚集和城市建成区面积的不断增长,导致环境形势日趋严峻。地区政府对于环境保护的重视日益加深,人们对环境质量的要求也在不断提高。政府推进污水、垃圾处理等环境基础设施建设,满足了人们在环境生态方面的基本需求,通过提升基本公共服务水平保障了基础设施的正常运行和环境服务的持续供给。基于此,本文提出了以下研究假设：

H1：
基本公共服务会促进本地新型城镇化发展;

H2：
基本公共服务会促进邻近地区新型城镇化发展;

H3：
基本公共服务促进新型城镇化发展具有区域异质性。

2.1 数据来源

本文选取我国2010—2020年30个地区的面板数据作为样本。

在指标体系的研究和构建过程中, 选用的原始数据主要来源于《中国统计年鉴(2010—2020年)》《中国城市统计年鉴(2010—2020年)》。

对个别省份和个别年份的缺失值用线性插值法进行了补充。

2.2 评价指标体系的建立

1) 新型城镇化指标体系。在借鉴和参考相关研究成果[18-20]的基础上,遵循科学性原则、系统性原则、可比性原则与可获得性原则,本文构建了新型城镇化评价指标体系(见表1)。

表1 新型城镇化评价指标体系

2) 基本公共服务指标体系。参考已有的研究成果[21-22],根据基本公共服务的内涵,遵循完备性、层次性和可得性等原则,本文构建了基本公共服务评价指标体系(见表2)。

表2 基本公共服务评价指标体系

2.3 数据处理

1) 数据标准化处理。由于获得的数据在计算单位、量级等方面存在较大差异,导致获取数据难以直接计算,因此,为了消除变量的量纲需要进行标准化处理,从而使各项指标数据具有可行性。文中运用Max-Min(极值法)进行无量纲化,最终评价值处在[0,1]范围内,标准化处理公式如下：

正向指标标准化公式为

(1)

逆向指标标准化公式为

(2)

式(1)和式(2)中：Klr为指标标准化处理后的值;Xlr为指标的原始数值;l表示评价对象;r表示评价指标;Xmax和Xmin分别表示指标在研究区域内的最大值和最小值。

2) 指标权重确定——熵值法。熵值法是客观赋权应用较为广泛的方法之一,具有较高的科学客观性及准确性。因此,本文选用熵值法来确定各项评价指标的权重,以期使评价更具有客观性和全面性。本研究利用信息熵这个计算工具,测算出各个指标的权重值,为各指标的综合评价进行实证分析,具体方法如下：

第一步,计算出第l个被评价对象在第r个评价指标上的指标值比重

(3)

第二步,计算各评价指标的熵值(信息熵)

(4)

式(4)中：n为地区数;T为样本时期数;0≤er≤1。

第三步,计算各评价指标权重

(5)

式(5)中,φr为各评价指标最终的权重值。根据式(1)～式(5),可计算得出新型城镇化和基本公共服务各项指标权重值,计算结果如表1和表2所示。

第四步,采用权重和指标加权求和,计算出基本公共服务和新型城镇化综合评价指数

(6)

式(6)中,m为评价指标数。

2.4 变量的选取

1) 被解释变量。新型城镇化(Ur),根据熵值法得到其各项指标权重(见表1),又通过式(6)得到各地区的新型城镇化综合评价指数,并计算出其均值排名(见表3)。

表3 2010—2020年中国30个地区新型城镇化综合评价指数均值排名

从表3可知,上海、北京、江苏等地区的新型城镇化综合评价指数均值明显高于云南、青海、贵州等地区,说明东部地区的新型城镇化水平领先于中、西部地区,整体的新型城镇化水平在空间分布上表现出明显的差异。

2) 解释变量。本文将基本公共服务(Pb)作为核心解释变量。基本公共服务是指为了保障公民生存和发展权利所提供的公共服务,反映了国家及地区对民生发展的重视程度。根据熵值法得到基本公共服务各项指标权重(见表2),又通过式(6)得到各地区的基本公共服务综合评价指数,并计算出其均值排名(见表4)。

表4 2010—2020年中国30个地区基本公共服务综合评价指数均值排名

从表4可知,北京、上海、浙江等地区的基本公共服务综合评价指数均值明显高于贵州、广西、云南等地区,说明新型城镇化水平高的地区,其基本公共服务水平也高,并且东部地区基本公共服务水平要高于西部地区和中部地区。

3) 控制变量。对新型城镇化产生影响的协同控制变量有：①工业化水平(Id)。本文选取第三产业增加值占GDP比重来衡量[23]。②人力资本水平(Hp)。用每10万人高等学校在校学生数作为代理变量(取自然对数)。③固定资产投资(Fp)。用地区全社会固定资产投资额占地区生产总值的比重来衡量。④对外开放水平(Op)。用地区进出口总额占GDP的比重来表示。

2.5 计量模型的构建

1) 空间相关性检验。采用探索性空间数据方法检验解释变量和被解释变量的空间相关性。全局莫兰指数(Im)是一种常用的全局空间自相关统计量,其计算公式为

(7)

2) 空间杜宾模型。由于中国的城镇化发展存在明显的空间自相关性,传统的计量方法会忽略基本公共服务及新型城镇化的空间相关性。因此,本文采用空间计量的方法研究两者之间的关系,即采用空间杜宾模型实证检验基本公共服务促进新型城镇化发展的空间效应。模型构建如下：

式(8)中：W表示空间权重矩阵;β0表示截距项;ρ为空间自回归系数;β1、β2、β3、β4、β5表示各变量对新型城镇化的影响程度;θ1、θ2、θ3、θ4、θ5表示空间变量对新型城镇化的影响程度及方向;i表示地区;t表示年份;εit表示随机误差项;μi和λt分别表示个体固定效应和时间固定效应。此外,式(8)中的空间权重矩阵计算公式为

W=σWe+(1-σ)Wd。

(9)

式(9)中,We是经济矩阵;Wd是地理矩阵;0<б<1,б越大表示经济权重矩阵越大。本文参考王亚飞等[24]的研究,选取б=0.5。

3.1 变量的描述性统计结果

主要变量的描述性统计结果,如表5所示。

表5 变量的描述性统计

3.2 空间相关性检验

利用空间权重矩阵对30个地区的基本公共服务和新型城镇化的空间相关性进行检验,采用莫兰指数法度量二者的空间自相关性(Z值为标准正态分布的分数),检验结果如表6所示。由表6可知,2010—2020年的基本公共服务和新型城镇化的全局空间自相关指数均为正值,表明基本公共服务和新型城镇化在空间上存在相关性。

表6 基本公共服务和新型城镇化的空间相关性检验

3.3 模型检验

表6分析结果表明,基本公共服务和新型城镇化都具有较强的空间相关性。本文进一步采用拉格朗日乘数检验法、沃尔德检验法、似然比检验法对空间计量模型进行识别与检验,结果见表7：①拉格朗日乘数检验均显著,说明建立空间杜宾模型更好。②豪斯曼检验确定使用固定效应模型。③似然比检验和沃尔德检验均在1%水平下显著,说明空间杜宾模型(SDM)不会退化为空间自回归模型(SAR)和空间误差模型(SEM),并且空间与时间联合显著性均在1%置信水平下通过检验,说明采用时空双固定效应的空间杜宾模型来测度两者关系更为合适。

表7 空间计量模型识别与检验结果

3.4 空间杜宾模型回归结果

本文采用时空双固定效应的空间杜宾模型来实证检验基本公共服务对新型城镇化的影响,具体回归结果如表8所示。

表8 空间杜宾模型回归结果

从基本公共服务方面看,表8第2列基本公共服务的影响系数为0.167 0,通过了1%的显著性统计检验,说明基本公共服务对新型城镇化发展表现出显著的正向作用。第3列、第4列给出的基本公共服务的直接效应和间接效应的影响系数分别为0.266 0和1.598 0,均通过了1%的显著性检验,说明基本公共服务不仅会促进本地新型城镇化发展,而且还对邻近地区产生正向的促进作用,但对本地新型城镇化发展的促进作用要小于对周边地区的影响。假设1、2得到证实。

观察各控制变量,从直接效应方面看,工业化水平、人力资本水平、固定资产投资和对外开放水平的影响系数分别为-0.029 6、0.047 0、0.019 8、0.025 7,其中人力资本水平、固定资产投资和对外开放水平显著促进新型城镇化发展。以上数据表明：第一,人力资本水平是新型城镇化发展的主要推动因素,人力资本水平每提高1个单位,会推动区域新型城镇化水平提高0.047 0个单位,但是会降低邻近地区新型城镇化水平0.089 0个单位。第二,固定资产投资和对外开放水平每提高1个单位,会推动新型城镇化水平分别提高0.019 8和0.025 7个单位。第三,工业化水平对本地新型城镇化影响不显著,但是会显著促进邻近地区发展水平。从间接效应方面看,工业化水平、人力资本水平、固定资产投资和对外开放水平的影响系数分别为0.234 0、-0.089 0、0.108 0、-0.075 5,其中工业化水平和固定资产投资对区域新型城镇化发展具有显著促进作用,并且固定资产投资的增加对本地新型城镇化的影响小于对周边地区新型城镇化的影响。而人力资本水平和对外开放水平会抑制区域新型城镇化发展,原因可能是发达地区人才聚集和对外进出口产生的“虹吸效应”,高发展地区具有资源、教育、医疗方面的优势,从而不断吸引着人才的聚集和资源的倾斜。

3.5 区域异质性分析

由于整体新型城镇化水平在空间分布上表现出明显的差异,为了进一步考察不同区域的新型城镇化发展,本文将30个地区划分为东部、中部与西部地区,并且分地区进行样本回归检验,具体回归结果如表9所示。

表9 各地区的样本回归结果

从表9中各地区样本回归结果可知：

1) 在东部地区,基本公共服务对新型城镇化产生了同向的直接效应和间接效应, 说明基本公共服务的提升能够显著地促进本地和邻近地区的新型城镇化发展。

同时,由于基本公共服务促进新型城镇化发展的直接效应影响系数(0.334 0)小于间接效应影响系数(0.871 0),因此,在东部地区新型城镇化水平相对较高的省份, 可以充分发挥间接效应带动周边地区的新型城镇化发展。观察各控制变量,工业化水平、人力资本水平、固定资产投资和对外开放水平对新型城镇化的影响存在区域异质性。

工业化水平、固定资产投资的间接效应显著,直接效应不明显, 表明提升工业化水平和扩大固定资产投资对邻近地区新型城镇化发展更有利; 人力资本水平对新型城镇化产生了正的直接效应与负的间接效应, 表明人力资本水平的提升会推动本地新型城镇化发展但会降低邻近地区新型城镇化发展。综合来看, 东部地区的工业化水平、人力资本水平和固定资产投资更有利于促进新型城镇化发展。

2) 在中部地区,基本公共服务对新型城镇化只有间接效应,直接效应不明显。

这与东部地区的基本公共服务作用效果有差异。

从数据来看,处于中部地区的相邻省份提高基本公共服务会通过间接效应(1.783 0)显著提升该地的新型城镇化发展。

观察各控制变量, 工业化水平对新型城镇化产生了负的直接效应和正的间接效应, 说明工业化水平的提升会促进邻近地区新型城镇化发展, 但会阻碍本地的新型城镇化发展。

人力资本水平的促进作用不明显, 可能原因是中部地区地理位置与东部地区邻近, 高技能人口流失严重。

固定资产投资对新型城镇化产生了正的直接效应和间接效应, 显著促进了新型城镇化的发展。

从整体来看,工业化水平、固定资产投资是中部地区新型城镇化发展的主要推动因素。

3) 在西部地区,基本公共服务对新型城镇化的直接效应影响系数(0.195 0)要显著小于间接效应影响系数(1.269 0),因此,提升西部地区的基本公共服务,有利于促进整体新型城镇化发展。观察各控制变量,人力资本水平对新型城镇化具有显著的直接效应,而固定资产投资对新型城镇化有间接效应,表明人力资本水平和固定资产投资的提高对提升西部地区整体新型城镇化水平具有重要作用。而工业化水平、对外开放水平目前作用不明显,这与西部地区现状特征相符。西部地区整体的工业化水平和对外开放水平对比全国处于落后发展状态,城镇化发展水平较低,作用机制还尚不成熟。整体来看,西部地区促进新型城镇化发展就要扩大固定资产投资和提高人力资本水平。

通过以上分析,基本公共服务对新型城镇化的影响在不同区域存在差异,假设3得到证实。

3.6 稳健性检验

选择不同的空间权重矩阵会对回归结果产生较大影响。因此,本文为了回归结果的稳健性,构建经济距离矩阵和地理距离矩阵进行再回归,具体回归结果如表10所示。

表10 权重矩阵的回归结果

由表10可知,在两种权重矩阵下,核心解释变量的显著性和方向与前文没有变化,控制变量的显著性和方向也与前文回归结果基本一致,表明本文结论是稳健的。

4.1 结 论

基于我国2010—2020年30个地区的面板数据,先从人口、经济、环境三个方面构建了我国新型城镇化指标体系,并通过熵值法对其进行测度;之后,通过构建空间杜宾模型实证分析了基本公共服务促进新型城镇化发展的空间效应,并从区域层面进行异质性检验。结果表明：第一,从全国范围看,基本公共服务显著促进本地新型城镇化发展,并通过间接效应带动相邻地区新型城镇化的发展;第二,从不同区域看,基本公共服务对新型城镇化的影响存在地区差异,即东、西部地区的基本公共服务对新型城镇化具有显著的直接效应和间接效应,而中部地区的直接效应不明显,间接效应显著;第三,工业化水平、人力资本水平和固定资产投资对新型城镇化的影响存在区域异质性。

4.2 对策建议

基于上述理论和实证研究,本文尝试提出以下政策建议：

1) 鼓励政府提升基本公共服务水平,重视空间效应。基本公共服务对新型城镇化有显著的直接效应和间接效应,提升本地基本公共服务水平可以改善当地新型城镇化质量,若邻近地区加强基本公共服务水平,对当地新型城镇化的发展将会锦上添花。推动新型城镇化的高质量发展,强调区域整体发展,完善各地区公共服务政策制度体系、建立健全相应保障制度,重视本地和邻近地区基本公共服务水平的提升,为各地区新型城镇化发展创造良好的外部环境,着力推进基本公共服务均等化,强化基本公共服务对新型城镇化的正向促进作用。

2) 制定差异化的基本公共服务供给制度。对于新型城镇化水平较低的西部地区,地方政府要相应地给予政策上的倾斜,增加在基本公共服务领域的财政支持力度,并且西部地区基本公共服务水平的间接效应要显著大于直接效应,需加强西部地区内部间的交流与合作,在完善西部地区基础设施建设的同时,发挥人力资本水平和固定资产投资的直接效应,缩减与新型城镇化水平较高地区经济水平和财政收入的差距。西部地区对外开放水平相对落后,当地政府要制定针对性的对外开放政策,优化出口企业营商环境,改善市场环境与制度,以应对发达省份的“虹吸效应”。对于新型城镇化水平较高的中部地区,由于其与东部地区毗邻,劳动力外流严重,人力资本对新型城镇化作用不明显,因此,中部地区应加强固定资产投资和提高工业化水平,促进新型城镇化高质量发展。

3) 推进跨区域间的合作,提高区域整体新型城镇化水平。加强各省份的基础设施建设,打造现代化、网络化的城市群,推动各要素在城市间的流动,加强区域间的交流合作,并利用人才、工业化水平等要素的空间效应,带动周边地区的新型城镇化发展。研究结果表明：基本公共服务对新型城镇化具有显著的空间相关性,基本公共服务水平应与新型城镇化水平保持一致,为了提高区域整体新型城镇化水平,发展水平较低的西部地区应与东部、中部地区加强联动,促进城市间的优势互补,完善整体基本公共服务水平,为新型城镇化高质量发展创造良好条件。

猜你喜欢 公共服务城镇化效应 公共服务四川劳动保障(2021年9期)2022-01-18铀对大型溞的急性毒性效应核科学与工程(2021年4期)2022-01-12公共服务四川劳动保障(2021年4期)2021-07-22公共服务四川劳动保障(2021年5期)2021-07-19公共服务四川劳动保障(2021年3期)2021-06-09懒马效应今日农业(2020年19期)2020-12-14应变效应及其应用中学物理·高中(2016年12期)2017-04-22坚持“三为主” 推进城镇化学习月刊(2015年14期)2015-07-09城镇化江苏年鉴(2014年0期)2014-03-11加快推进以人为本的新型城镇化中国工程咨询(2014年6期)2014-02-16