县(市)改区会导致产业同构吗?
——基于杭、甬、宁、苏的实证研究
吴金群 毛家楠
作者简介:
[1]
吴金群，浙江大学公共管理学院教授、博士生导师。
文章来源：
《吉首大学学报(社科版)》2023年第6期，已在中国知网上线，感谢读者推荐，同时也感谢作者同意授权转载。
发表时间：
2023/11/1
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摘要：
行政区划和产业结构是影响城市可持续发展的重要因素。由于产业结构变动受到政治、经济等多重因素的影响，县(市)改区柔化城市内部区划边界后，可能导致各市辖区的产业同构，也可能加深产业分工。本研究选取杭州、宁波、南京、苏州作为研究对象，利用其下辖区(县、市)1999年至2019年的面板数据，采用双重差分法(DID),探索县(市)改区对产业结构的影响及其机制。结果显示：县(市)改区在总体上没有对产业同构产生显著影响；在时间效应方面，县(市)改区对产业同构的影响存在8年滞后期；这一影响具有异质性，只有杭州的县(市)改区对产业同构产生了显著正向影响。对案例进行微观考察，发现异质性分析的结果与各城市产业布局的实践逻辑一致。机制分析认为，政府行为与市场机制共同影响了产业同构程度。侧重布局第二产业且出现产业转移，易走向与主城区的产业分工；侧重布局第三产业且出现产业扩散，则易走向与主城区的产业同构。本研究丰富和拓展了行政区划与产业结构关系的经验证据，能为县(市)改区提供了新的观察视角和实践启示，也为城市产业布局提供了新的理论认知和政策方案。
关键词：
县(市)改区;产业结构;产业同构;产业分工;
一、引言
总体上，更加错位和协调的产业结构有利于区域经济的可持续发展[1]。在国家层面，产业结构的变动有两个重要原因：一是各产业的技术进步速度、技术要求、技术吸收能力不同，导致各产业增长速度产生较大差异，引起整个国家的产业结构变动；二是国家在不同发展阶段需要不同的主导产业来推动经济发展。这直接影响到生产、消费等方方面面，对产业结构造成冲击[2]。与此类似，在城市层面，由于地理区位、技术进步速度、比较优势和地方产业政策等因素的差异，各产业增长的速度存在差异，会导致城市内产业结构的变动以及城市间产业结构的差别。然而从20世纪80年代开始，中国经济改革出现了较为普遍的“地区产业结构趋同，城乡工业结构相似”现象[3]。不同区域主导产业的选择、产业组织规模和技术水平等方面出现的高度类同，即产业同构[4]。直至如今，各地培育战略性新兴产业时仍需警惕主导产业趋同可能带来的重复建设、无序竞争等后果。
在促进区域发展的作用动力中，工业化的影响在逐渐减弱，城市化的作用慢慢凸显[5]。大城市成为拉动区域经济增长的“火车头”,其主导产业的选择将直接影响到整个区域的产业结构和发展潜能。不过，地区或城市之间的产业同构和某一城市内部的产业同构存在生成逻辑和影响上的较大差异。由于中央和地方之间的责权配置、地方政府之间的横向竞争以及市场主体自发的逐利驱动，各地都倾向于发展有利可图的产业，容易造成地区间产业结构的趋同。但对于一个城市而言，市辖区之间虽然也存在行政边界，但城市内行政区划的约束远小于城市之间行政区划的刚性阻隔。市辖区之间虽也有经济利益和政治晋升的竞争，但相对于城市之间来说，受到上级政府的调控更为直接有效。甚至，城市内部各市辖区之间出现产业趋同现象，是市政府统筹谋划或新市辖区主动融入主城区的结果。而且，相较于城市之间的产业同构不利于专业化分工，导致资源错配和效率损失，城市内部的产业同构在一定程度上意味着产业的集聚和高效。
当然，大城市内不同市辖区之间也可能出现产业异构。由于大城市的新旧城区处于不同的发展阶段，产业体系内容与优势功能呈现出较明显的空间分异[6]。随着城市不断扩张和产业转型升级，不同市辖区之间是逐渐加深产业分工，还是逐步走向产业同构，目前尚无研究提供经验证据。县(市)改区是城市扩张的重要手段，它改变了区域空间和组织结构，打破了县(市)和主城区之间的刚性区划界限。那么，柔化区划边界对被撤并县(市)与主城区之间的产业结构会产生何种影响?换言之，是促进了被撤并县(市)融入主城区，还是推动了被撤并县(市)与主城区进行产业分工?本文将县(市)改区作为自变量，将产业同构程度作为因变量，探讨县(市)改区对城市内部产业同构的影响效应。这不仅可以为县(市)改区的政策提供新的观察视角和实践启示，也可以为城市产业布局提供新的理论认知和政策方案。
二、研究现状与假设
我国县(市)改区大体经历了5个阶段：(1)摸索尝试(1983—1987),县(市)改区数量较少，行政区划调整以地改市、县改市为主。(2)曲折发展(1988—1998),县(市)改区数量分别在1988年和1994年达到了小高峰。(3)蓬勃发展(1999—2003),县(市)改区成为行政区划调整新的热点，其数量在2000—2002年出现井喷。(5)衰退停滞(2004—2010),国家收紧了县(市)改区的审批。(6)重新启动(2011年起),县(市)改区再次进入“高峰期”,重点关注具有战略发展意义的城市，以及市辖区的规模结构[7]。
在县(市)改区的影响方面，已有研究对县(市)改区在经济发展[8,9,10,11,12,13,14]、产业结构和产业发展[15,16,17,18,19]、财政收支[20,21]、城市房价[22,23]、工业地价[24]、城市化发展[25]、公共服务提供[26,27,28,29]等方面的政策效应开展了丰富的研究。其中，县(市)改区对经济绩效的影响尤其受关注。地方政府对经济发展的追求是县(市)改区的重要动因[30],背后隐含的逻辑是，行政区划调整能够影响地区经济发展[31]。已有研究总体认为县(市)改区对城市经济发展具有促进作用，这是因为县(市)改区有利于聚集资源和招商引资、提高城镇常住人数、改善交通基础设施和提升区域全要素生产率。另一些研究关注到县(市)改区影响经济发展的时间效应，发现县(市)改区对城市经济增长具有5年左右的短期促进作用,县(市)改区实施时间越早，对经济增长的促进作用越明显。
产业结构深深影响了地区经济增长，因此县(市)改区对产业结构的影响也受到了学者们的关注。县(市)改区推动被撤并县(市)加快由县域经济向城市经济过渡，提升二、三产业的发展水平和质量效益，促使产业结构升级。对于其背后的机制，有两种典型的解释：第一，被撤并县(市)的各类权限逐渐收归地级市所有，地级市政府可以在更大范围内推进产业合理布局和产业结构的优化升级;第二，县(市)改区在一定程度上打破了行政区划对区域经济的刚性约束，因而能够推动产业结构的转型升级。也有研究表明，县(市)改区后县域经济体内的经济要素和产业发展资源流入中心城区，使撤并县域辖区内的工业企业生产效率下降。在目前县(市)改区与产业结构关系的研究中，仅仅关注新设区的产业转型升级，缺乏对县(市)改区后城市内部产业同构情况的考察，也就无法得知新设区产业升级背后的机制是“融入主城区”还是“与主城区分工”。
产业同构的影响因素主要有政府行为[32,33]、财政制度[34]、地理距离[35]、资源禀赋[36]、市场化、技术水平等。其中最重要的是政府行为，在横向上，经济利益竞争和政治晋升竞争构成的地方政府混合竞争行为，使得地方政府罔顾当地实际情况，保护和发展“价高利大”的产业，造成产业结构趋同;在纵向上，中央与地方的财政分税制度使得地方政府倾向于发展“价高利大”的资源加工行业，无法实现资源的优化配置，导致产业同构。虽然学界重点关注了政府行为，但对与政府行为密切相关的行政区划调整没有深入探讨。从已有的研究中，无法得知包括县(市)改区在内的行政区划调整是否对区域间产业同构造成了影响。
在讨论城市群之间或者省际产业同构问题时，总体认为产业同构造成了区域间恶性竞争，阻碍了资源合理配置和区域经济一体化[37,38],导致产业地理集中度和行业专业化水平下降，不利于长期经济增长。也有观点认为，伴随着制造业扩展过程中的产业同构是经济发展中的必然现象，且产业同构程度会随着产业细分和时间的推移而趋于下降[39,40]。然而，许多针对长三角地区的研究，都揭示了产业同构现象的广泛存在[41,42]。当前，通过县(市)改区设立的新市辖区与主城区之间的产业，是会逐渐趋同还是形成明确分工?县(市)改区给产业结构带来的变化是否因城市而异?对于这些问题，一直没有得到科学的解答。
作为一项重要的制度变革，县(市)改区会带来政策供给和管理权限的大改变。在城乡规划、产业布局、资源配置、基础设施建设等方面，需服从市政府的统一规划和决策。市政府通过下达年度产业投资促进工作目标任务，将本年度的产业发展目标下发到各市辖区，在某种程度上代替了市辖区选择其重点发展的产业。统一规划和决策可能带来两种不同的影响效应，如果市一级的规划倾向于将主导产业在空间上扩张，并且新市辖区在经济竞争和晋升激励等因素的作用下，主动谋求融入主城区，那么主导产业会在这一过程中逐渐与主城区趋同。在另一种情况下，市一级的规划目标包含促进不同辖区的产业专业化，则可能促使新市辖区与主城区形成产业分工。况且，县(市)改区减少了行政区划的刚性约束，推动了生产要素在主城区和新市辖区之间的自由流动。这可能使产业同构程度随着产业细分和时间推移而趋于下降，在“看不见的手”的作用下形成产业分工。现针对两种不同的影响效应，提出一组竞争性假设：
H1a: 县(市)改区加剧了被撤并县(市)与主城区之间的产业同构程度。
H1b: 县(市)改区减少了被撤并县(市)与主城区之间的产业同构程度。
县(市)改区本质上是一项政治性的改革，而非经济政策，因此其对经济发展并不能带来立竿见影的效果[43]。已有实证研究表明，县(市)改区的政策效应具有时间滞后期。况且，县(市)改区涉及政治权力、财政体制、社会管理、人员安置等各方面事项，本身也无法一蹴而就，通常也会设置若干年的过渡期。因此，提出假设2:
H2:县(市)改区对产业同构的影响效应具有时间滞后性。
假设1、2均指总体上县(市)改区对产业同构的影响，为全样本回归。在全样本回归模型中，假定存在“同质性处理效应”,即所有个体的处理效应都相同。但在实践中，产业同构受到政府、市场、技术、地理等多重因素的影响，而这些因素在不同城市中存在差异，因此县(市)改区在不同城市的政策效应可能是不同的[44]。再加上县(市)改区本身的动因各异，假定不同城市的县(市)改区产生同向的政策效应过于苛刻。更为合理的假设是，允许每个城市的处理效应不同。因此，提出假设3:
H3:县(市)改区对城市内部产业布局的影响具有异质性。
三、模型设计与变量说明
(一)模型设计
本文选取杭州(简称杭)、宁波(简称甬)、南京(简称宁)、苏州(简称苏)作为研究区域，探索1999—2019年的县(市)改区是否加剧了被撤并县(市)与主城区的产业同构程度。在长三角，除了超大城市上海之外，杭、甬、宁、苏四个城市是经济最发达、人口最众多的次一级中心城市，具有较强的可比性。此外，这四个城市的行政区划调整频繁、扩张速度较快，其县(市)改区的政策效应具有较大研究价值。
采用双重差分法，将杭、甬、宁、苏四个城市中发生县(市)改区的市辖区作为“处理组”,未发生县(市)改区的县(市)为“对照组”(表1)。
表1 双重差分(DID)分组
经分组后，相当于形成一个“准自然实验”,通过计算处理组、对照组在县(市)改区前后的“双重差”来检验县(市)改区与产业同构的因果关系。同时采取地区和时间双向固定效应，构建模型如式1:
式1中，WCKit表示t时期的i个体的被解释变量，采用改进克鲁格曼指数(WCK),意指t时期的i个体与主城区之间的产业同构程度。dui表示分组虚拟变量，若个体i经历了县(市)改区，则个体i属于处理组，相应的dui取值为1;若个体i未经历县(市)改区的影响，则个体i属于对照组，对应的dui取值为0。dtit表示政策实施虚拟变量，县(市)改区实施之前dtit取值为0,县(市)改区实施之后dtit取值为1。dui·dtit为分组虚拟变量与政策实施虚拟变量的交互项，其系数α1反映了县(市)改区对产业同构的“净”效应。controlit表示控制变量，yeart和countyi分别代表样本的时间固定效应和个体固定效应，εit是误差项。
在全样本回归后，进一步分析县(市)改区影响产业同构的时间效应。县(市)改区的政策效应一般为5年，但产业布局的改变往往需要更长时间，因此以县(市)改区后10年作为检验周期进行“反事实”设计，观测县(市)改区对产业同构的影响是否具有时间滞后性。
假设3提出，在不同的城市中，县(市)改区对城市内部产业同构程度的影响不同。为了检验异质性，在模型中加入三重交互项，考察县(市)改区对产业同构的影响在不同城市中的差异是否显著。模型表达式如下：
其中，groupi代表所属城市。当三重交互项的系数显著时，说明县(市)改区对产业同构的影响在不同城市中的差异是显著的。
之后进行分组回归，检验县(市)改区在不同城市如何对产业同构程度产生影响。将所有样本按照所属城市分为杭州、宁波、南京、苏州四组，设置regionk为二值虚拟变量，k=1,2,3,4,分别代表四个城市，从而形成四个虚拟变量，并与政策处理变量(du·dt)交乘。模型表达式如下：
(二)变量说明
较受认可的产业同构程度测度方法包括联合国工业发展组织[45]提出的产业相似系数、Krugman[46]提出的克鲁格曼指数、王志华和陈圻[47]提出的改进克鲁格曼指数。其中，克鲁格曼指数存在其独特的优势，相较于产业结构相似系数，克鲁格曼指数可以用更少的信息来测度产业同构程度[48]。克鲁格曼指数取值范围为[0,2],难以使估计系数直接转化为百分比，而改进克鲁格曼指数则克服了这一点。因此，本文采用王志华和陈圻提出的改进克鲁格曼指数(WCK),以产业产值为依据进行测算，取值范围为[0,1]。两地产业结构完全不同则WCK取值为0,完全相同则取值为1。表达式如下：
式4中，WCK12是1区域和2区域之间的改进克鲁格曼指数；s1j是指1区域的j产业占总产值的比重，s2j是指2区域的j产业占总产值的比重。改进克鲁格曼指数以产业产值为依据进行测算，系数值越大，说明区域间产业同构程度越大。本研究所测度的改进克鲁格曼指数代表区县(市)与主城区之间的产业相似程度，将主城区定义为各城市除县(市)改区后成立的区之外的老城区。大城市的老城区，人口密度往往在20 000人/km2以上，经济活动几乎完全由第二产业与第三产业构成[49]。具体而言，在2021年杭州市行政区划调整之前，杭州市主城区包括上城区、下城区、拱墅区、江干区、西湖区、滨江区；宁波市主城区包括海曙区、江北区、北仑区、镇海区；苏州市主城区包括虎丘区、姑苏区；南京市主城区包括玄武区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、浦口区、雨花台区。
在计算改进克鲁格曼指数时，本文参照《国民经济行业分类(2019修)》,并结合数据可得性的考量，将产业分类为：农林牧渔业、工业、建筑业、批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、金融业、房地产业、其他服务业。
核心解释变量为县(市)改区的政策虚拟变量，根据处理组样本县(市)改区情况赋值，县(市)改区以前赋值为0,县(市)改区当年及以后赋值为1。参考已有文献和实际情况，纳入进出口贸易、技术创新、经济发展水平、地理距离作为控制变量(表2)。
表2 变量说明
在所需数据中，主城区数据来源于《杭州统计年鉴》《宁波统计年鉴》《南京统计年鉴》《苏州统计年鉴》及其他相关城市年鉴。各区县(市)分行业产值、进出口总额、专利授权量、人均GDP等经济社会数据来源于各区县(市)年鉴以及国民经济和社会发展统计公报。地理距离使用Arcgis软件进行测量。
四、实证检验与讨论
(一)平行趋势检验和安慰剂检验
趋同假设是双重差分法有效性的一个重要前提。假设处理组县(市)没有经历县(市)改区，被撤并县(市)与主城区之间产业同构程度的变化趋势与对照组的情况相同，则满足趋同假设。借鉴Beck等人[50]的做法，采用事件研究法对多期DID数据进行平行趋势检验。估计式如下：
其中，WCK为改进克鲁格曼指数；mergei,t-j为虚拟变量，如果区县(市)i在t-j时期实施县(市)改区，那么该变量取值为1,否则为0。m和n分别表示政策实施前的期数和政策实施后的期数。controlit为控制变量，后三项分别为个体固定效应、时间固定效应和误差项。平行趋势检验结果见图1。
图1 改进克鲁格曼指数平行趋势检验结果
平行趋势检验的结果表明，在政策冲击前的18期，大多数时期的虚拟变量的系数均与0无显著差异，未经历县(市)改区的县(市)与被撤并县(市)在产业同构程度上具有相同的发展趋势。因此，通过平行趋势检验。在政策时点后1期至后6期内，期数虚拟变量不显著，意味着政策效应的时间滞后期较长。
此外，还需进行安慰剂检验，以检验是否有其他不可观测的、随着时间变化而变化的地域特征对估计结果产生影响。首先将数据按照区县(市)分组，然后在每个组内的时间变量中随机抽取一个年份作为政策时点，随机检验500次。安慰剂检验的结果见图2。估计系数大致呈现以0为轴的对称分布，意味着不存在某些不可观测的特征对估计结果造成影响，通过安慰剂检验。
由平行趋势检验结果和安慰剂检验结果可知，杭甬宁苏四座城市的数据满足进行DID回归的前提条件，也在一定程度上说明回归分析结果具有稳健性。
图2 改进克鲁格曼指数安慰剂检验结果
(二)基于双重差分法的全样本回归
进行计量分析之前，首先汇报变量的基本情况。所有样本的产业结构WCK均值为0.828 5,表明杭州、宁波、南京、苏州的产业同构程度总体上较高。三项控制变量标准差均偏大，这是由于面板数据的时间跨度较大，长三角地区经济和社会发展有了快速变化。为了防止控制变量给回归结果带来误差，对控制变量作了标准化处理。
表3 变量描述性统计汇报
基于1999—2019年的面板数据，使用聚类标准误，进行全样本回归。模型通过F检验。回归结果显示(表4),县(市)改区对产业同构程度没有显著影响。尽管如此，也不能直接认为县(市)改区对产业同构无作用。一方面，由于产业结构调整需要一段较长的时间，县(市)改区的政策效应很可能存在一个较长的滞后期，而这可能导致估计的产业同构程度在处理组和对照组之间不存在显著差异。另一方面，这表明竞争性假设H1a和H1b在四座城市中的检验结果可能是不一致的。换言之，由于产业布局等因素的差异，不同城市中县(市)改区对产业结构的影响存在异质性，导致全样本回归结果不显著。背后的逻辑是，县(市)改区对产业结构的影响可能存在着“绩效悬疑”,即产生的影响效应不确定。
表4 全样本DID回归结果
注：括号内数字为标准误。*P<0.10,**P<0.05,***P<0.01。下表同。
针对假设2,对全样本数据进行时间效应检验，用以呈现县(市)改区对产业同构影响效应的动态变化特征。以县(市)改区后十年作为检验周期，对10个时间虚拟变量赋值，加入控制变量，将时间和地区固定，进行DID回归。结果见表5。
表5 全样本时间效应检验结果
结果显示，县(市)改区对产业同构的政策效应存在动态变化特征。在县(市)改区后1—7年间，县(市)改区并没有显著促进被撤并县(市)与主城区之间的产业同构。直至县(市)改区后第八年起，县(市)改区对产业同构程度产生了显著正向影响。这说明，县(市)改区对产业同构的推动作用比政策时点滞后了8年。这一结果与平行趋势检验的动态变化效应基本一致，假设2得证。不少研究的结果表明，县(市)改区的政策效应具有滞后期[22,43]。相比于城市房价、经济增长等政策效应，推动产业同构所需的时间滞后期更长。因为产业布局调整需要产业政策调整和基础设施建设先行，较长的滞后期是比较合理的结果。
(三)异质性检验
为进行异质性分析，将样本按照所属地级市分类，地区虚拟变量与县(市)改区交互项交互，构建三重差分(DDD)模型，回归结果见表6。
表6 交互项回归
交互项回归结果显示，以南京市为基准组，苏州市的县(市)改区影响效应与南京市不存在显著差异，而杭州市和宁波市的县(市)改区影响效应均与南京市存在显著差异。表明县(市)改区在每个城市的处理效应不尽相同，假设3得证。
为探究县(市)改区对产业同构在每个城市中产生何种作用，将面板数据按照所属地级市分组，分别进行DID回归。其中，南京的县(市)均已改成市辖区，即南京市的样本中没有对照组。考虑到交互项回归的结果显示南京市样本与苏州市样本没有显著差异，因此借用苏州市的代管县级市作为对照组。分组回归的结果见表7,仅杭州市的县(市)改区对产业同构产生影响，系数为0.058 9,在1%水平上显著。其他城市均未产生显著的处理效应。
表7 分组回归结果
县(市)改区是拓展城市空间的有效手段，可以提供产业转移或升级的发展空间。同时，地级市通过给被撤并县(市)提供政策优待、财政补给、基础设施建设，为新设市辖区创造发展优势，从而释放县(市)改区政策的发展红利。这有利于提高城市内部一体化水平，优化城市产业布局，推动城市经济的整体发展。杭州是长三角城市群的中心城市之一，在“十三五”期间大力发展“6+1”产业集群，以信息经济、文化创意、金融服务、旅游休闲、时尚、健康、高端装备制造为主导产业。自2000年以来，杭州市共经历了4次县(市)改区，包括2001年萧山市改为萧山区、余杭市改为余杭区，2014年富阳市改为富阳区，2017年临安市改为临安区。通过县(市)改区，杭州市得以快速扩展城市空间、重构发展格局。根据《2019年度杭州市产业投资促进目标清单》,杭州市在萧山区、余杭区、富阳区和临安区计划部署高端装备制造业、数字经济产业、文化创意产业等，在带动被撤并县(市)产业升级的同时，也将主城区的主导产业扩大、转移至新城区。在此种策略下，县(市)改区提高了杭州市内部的产业同构程度，被撤并县(市)与主城区的一体化程度加深。
反观南京、苏州、宁波三座城市，回归结果显示县(市)改区并未对产业同构造成显著影响。一种可能是，被撤并的县(市)承接了主城区“放弃”的产业，与主城区之间形成产业分工。例如，根据2020年6月南京市发布的《南京产业投资地图》显示，江宁区、浦口区等经历县(市)改区的地方，主导产业为汽车制造、高端智能装备制造等高端制造业，而未经历县(市)改区的老城区主导产业为金融服务业、软件与信息服务业等高端服务业，老城区与新城区之间出现较为明显的“服务业-制造业”产业分工。另一种可能是，由于历史和社会因素，被撤并县(市)原本就与主城区密不可分，产业布局高度相似。例如苏州市的吴中区、相城区，于2001年由吴县市改区而来。苏州地区在历史上曾隶属于吴县，两地共同环抱太湖，虽在行政区划上区分，但在社会经济上不可分割。因此，即便吴县市经历了县(市)改区，其产业结构也并未显著地与主城区进一步趋同。第三种可能是，新设市辖区本身的总体规划与主城区大相径庭，承担诸如生态涵养、旅游休闲等功能，例如于2016年县(市)改区的宁波市奉化区。根据2018年《宁波市奉化区总体规划》,奉化区的发展定位突出文化旅游和休闲度假功能。因此，在县(市)改区政策时点前后，奉化区与主城区的产业同构程度没有发生显著变化。政策时点前一期的改进克鲁格曼指数为0.87,自2016年县(市)改区至2019年的4年间，改进克鲁格曼指数的平均值为0.85。与其他新设市辖区相比，奉化区和主城区间的产业同构程度较低。
(四)稳健性检验
采用产业相似系数替代改进克鲁格曼指数，分别对全样本DID回归、时间效应检验和分组回归进行稳健性检验(表8、表9、表10)。
表8 全样本DID回归稳健性检验
