城镇化、要素禀赋与城市产业结构升级，本文主要内容关键词为：禀赋论文,产业结构论文,城镇化论文,要素论文,城市论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
文章编号：2095-5960(2016)03-0010-10；中图分类号：F290；文献标识码：A 一、引言与文献述评 改革开放以来，中国经济发展取得了举世瞩目的成就，经济总量跃居世界第二，但是自2008年金融危机爆发后，落后的产业结构成为制约我国经济可持续发展的瓶颈。现阶段，调整产业结构、加快产业结构升级已经成为我国经济转型面临的首要问题。产业结构升级的基本路径包括：以工业推动产业从劳动密集型向资本和技术密集型转变，并且以城市化为依托，通过城市建设和发展使传统制造业产业结构向服务业为主的产业结构转变。考虑到我国大量的农村剩余劳动力需要向城市转移，过剩的产能需要通过城市化建设消化，因此选择以城镇化建设推动中国产业升级符合中国国情。 当前有关城镇化能否推动产业结构升级及其传导路径机制的研究成果较少，并且存在一定的争论。一些学者认为城镇化有利于推动产业升级，如Glaeser(1999)、Carlino(2007)指出人力资本积累和技术创新是推动产业发展的根本动力，城市对人口的吸引力使得人口不断向城市集聚，同时竞争性的市场结构加快了城市的人力资本积累，促进了技术创新；[1][2]Fujita(1999)认为城市产业集中度的提高使得劳动力市场共享、信息外溢效应以及信息传播速度加快，提高了要素集聚的经济性和创新效率，从而促进了城市产业发展；[3]Kolko(2010)认为城市化有利于加速要素向城市的集聚，提高了产业的协同创新效应，促进了城市现代产业的发展，推动了产业升级；[4]吴福象、沈浩平(2013)的研究表明城镇化有利于以人力资本为代表的创新要素的空间集聚，推动了城市群产业结构升级；[5]蓝庆新、陈超凡(2013)以中国省级面板数据为基础的研究结果表明，新型城镇化对产业结构升级具有强烈的空间冲击，对产业发展层次有显著的提升作用。[6]也有学者认为发展中国家的城镇化进程不利产业结构的转型升级。Farhana(2012)指出随着发展中国家城镇化率的不断提高，发展中国家的产业分工将进入高级阶段，而处于全球产业链分工底端的现实，使得发展中国家不得不以高消耗、高污染、高排放的产业为主，不利于发展中国家的产业结构转型升级；[7]郑有国等(2013)指出发展中国家的科技创新能力较低，使其难以依靠城镇化推动新兴产业的发展。[8] 在对现有研究成果进行总结梳理的基础上，本文进行了以下三个方面的扩展：第一，已有的研究大多跳过城镇化对要素禀赋结构的影响，直接研究城镇化对产业结构升级的作用，存在理论缺陷。林毅夫(2002)认为一国的最优产业结构内生决定于要素禀赋结构，产业结构转型升级的前提是要素禀赋结构的优化。[9]因此，探讨城镇化引起的生产要素在不同区域间的集聚和扩散造成的要素禀赋重构是否有利于要素禀赋结构的升级，是研究城镇化进程能否推动产业结构升级的前提。基于此，本文在第一部分提出研究假设，构建城镇化通过影响城市要素禀赋结构进而影响城市产业结构升级的理论机理，并在实证研究中进一步检验城镇化通过要素禀赋对城市产业结构升级的传导路径及强度。第二，从理论上看，城镇化包括人口城镇化和土地城镇化两层含义。在现实中，二者对城市要素禀赋结构的影响存在较大的差异，但是已有的研究侧重于从人口城镇化率来衡量我国城镇化水平对产业结构升级的影响，存在理论上的片面性，为了全面衡量城镇化对城市要素禀赋结构进而对城市产业升级的影响，本文将从人口城镇化和土地城镇化两个层面展开研究。第三，在研究方法上，现有文献多以时间序列或面板模型来研究城镇化对产业升级的影响，较少引入空间计量模型。考虑到我国城市间经济联系日益密切，本文在空间数据分析的基础上，采用空间计量模型和EDA技术实证分析城镇化对产业结构升级的影响路径及强度。 二、城镇化影响产业结构升级的路径机制 根据林毅夫(2008)的新结构经济学理论，一个国家或地区只有选择了与其要素禀赋结构所决定的比较优势相符合的产业和技术结构，这些产业中的企业才将具备自生能力，产业和技术结构内生于要素禀赋结构。[10]发展中国家应当通过推动要素禀赋结构升级，使得企业为了追求利润最大化而自发地进行产业和技术的升级，而不是为了追求更高的产业和技术结构，无视自身的要素禀赋结构，造成资源配置的扭曲，产生大量不具备自生能力的企业。因此，探究城镇化推动产业结构升级的路径机理，关键在于理清城镇化对资本积累(包括物质资本和人力资本)、技术进步等决定要素禀赋升级的核心因素的影响。据此，本文将从以下几个方面讨论城镇化通过重构城市要素禀赋结构进而影响城市产业结构升级的路径机理。 (一)资本和劳动力 资本和劳动力是构成城市要素禀赋结构的主要因素，在新古典经济增长理论中资本和劳动力被视为经济增长的源泉(罗默，2009)[11]，其对产业结构升级的影响同样如此。林毅夫指出资本和劳动力的相对丰裕程度决定了一个国家或地区的比较优势产业结构，经济发展战略应当与要素禀赋结构一致。[11]在经济发展的初始阶段，资本相对稀缺，劳动力资源丰富，比较优势的产业结构为劳动力密集型的低端产业，随着资本的不断积累，两种要素的相对价格发生扭转，逐利动机将驱使企业家进行产业结构升级。 资本的不断积累是要素禀赋结构优化的根本动力，王金营、董正信等(2005)将城镇化引入生产函数，揭示了城镇化对资本积累具有显著的正向影响。[12]城镇化一方面通过人口城镇化水平的提高扩大了农业生产的规模报酬、增加对农产品的需求、增强了城市对农村的辐射带动作用，以及创造更多的非农就业岗位等途径，促进了农村居民的收入增长，提高了社会资本的供给量和资本积累水平；另一方面，随着土地城镇化的不断发展，城市空间的扩张和基础设施的完善提高了城市的产业承载能力，基础设施资本存量的积累所提供的服务对于城市产业分工和结构升级至关重要(吴福象、沈浩平，2013)。[13]随着产业结构的不断升级，简单劳动已不能满足资本密集型生产技术的要求，提高劳动熟练程度和人力资本积累对推动产业结构升级同样重要。聂伟、王小路(2014)的研究表明农村居民非农人力资本越高，定居城镇的意愿越强，城镇化加速了人力资本在城市空间的集聚。[14]并且城镇化带来的非农就业岗位的增加和较高的非农就业收入，使得新生代农民工进行非农人力资本投资和积累的意愿提高(马跃如、黄快生，2014)。[15]因此，城镇化通过对城市资本积累和劳动力数量及质量的影响，改变了城市的要素禀赋结构，进而内生决定了城市产业结构层次和转型升级的潜力。 (二)技术进步 内生增长理论对新古典经济学的一个重要扩展，就是放松了技术不变的假定，将技术进步内生化，并看作是经济增长的根本动力(左大培、杨春学，2007)。[16]技术进步同样决定产业结构的升级，并且随着科学技术的进步，驱动产业结构升级的技术进步更多地依赖于缄默知识。缄默知识的积累有赖于人们面对面直接交流的机会，而人口城镇化的发展使得城市人口密度提高，人力资本在城市空间内不断集聚，增加了人们面对面直接交流的机会，加速了新思想的传播，增强了知识的积累和溢出效应，有利于技术创新并促进产业结构升级。 众所周知，技术创新除了需要知识积累，也离不开金融体系强有力的资金支持。但是近年来全国各大城市都将巨额资金源源不断地投入到城市空间扩张的土地城镇之中，引起了土地城镇化的超前发展。土城城镇化的超前发展使得全国各地不断出现“鬼城”、“空城”现象，大量的城市公共设施处在闲置状态，造成了资源的严重浪费(陆大道，2007)。[17]地方政府为土地城镇化所欠银行的信贷，以及各种城投债、政府担保和信托产品等所构成的庞大的地方政府债务，已经成为影响金融体系稳定的不良因素，严重影响金融机构资金的流动性，削弱了金融体系对技术创新的融资支持力度，使得技术创新成了无源之水，无本之木。因此，人口城镇化引致的缄默知识积累与土地城镇化造成的金融资源过度占用，对城市技术进步乃至对城市产业结构升级形成了两种相反的作用力量。 (三)土地资源与环境约束 资源和环境容量是城市产业发展的外在约束条件。王珺(2010)通过研究发现，产业发展的不同层次对土地资源的要求存在差异，通常低端制造业往往占地面积较大，对土地资源的需求高；而高端服务、科技研发和创新等高附加值产业占地面积小，对土地资源的需求低。[18]随着城镇化的发展，人口越来越向大城市集中，造成大城市的土地资源异常稀缺，地价高涨。较高的地价迫使占地面积大、附加值低的低端产业结构外迁，占地面积小、附加值高的科技研究类产业得以在中心城市保留下来。因此，城镇化造成的不同等级城市土地资源稀缺度的变化已经成为城市产业结构层次的一个风向标。 城镇化对我国城市生态环境的影响体现在两方面：一是人口过快地向城市集中与城市公共基础设施建设滞后，造成城市尤其是大城市面临着较大的生态环境压力，大城市病已经开始在中国主要中心城市蔓延。同时，城市空间的盲目扩张对城市周边的自然生态环境造成了严重的破坏，进一步恶化了中国城市的生态环境。二是随着我国城镇化发展进入一个新的时期，城镇化建设开始由量的扩张进入质的提高阶段，城市生态环境的治理和改善将会成为新型城镇化的建设目标。城市生态环境的恶化已经形成了对产业结构升级的倒逼机制，迫使其放弃高污染、高耗能的传统产业，走科技创新和产业升级之路。同时，城市生态环境的恶化也不利于城市对创新要素尤其是高素质人才的吸引。因此，城镇化通过城市生态环境对产业结构升级的影响方向难以确定。 三、变量说明与模型设定 (一)变量选取 1.产业结构升级系数(stru)。作为被解释变量，本文借鉴了李逢春(2012)的研究方法，以中国各市的三次产业结构占GDP的比重作为基础数据，构建如(1)式所示的产业结构升级系数。[19]stru的值在1到3之间，数值越接近1，表明产业层次越低；越接近3，表明产业层次越高。
2.人口城镇化率(purb)。衡量人口城镇化率的指标通常有两种，一是城市户籍人口占总人口的比重；二是城市常住人口占总人口的比重。前者反映了融入城市、享受城市各项社会福利的人口数量，是真正意义上的人口城镇化；而后者仅仅反映了农村人口就业城镇化的数量。本文以户籍人口城镇化率作为人口城镇化的衡量指标。 3.土地城镇化率(lurb)。本文以城市建成区面积与城市市区行政区面积之比作为我国各城市土地城镇化率的衡量指标，该指标同时也反映了城市土地资源的稀缺程度，土地城镇化率与城市土地资源的稀缺程度正向关。人口城镇化率与土地城镇化率为本文的核心解释变量。 4.城市年末储蓄总额(save)。以金融机构年末城乡居民年储蓄存款总额作为度量指标，用以刻画各城市的资本丰富程度。 5.城市科技人员数量(pscin)。受数据可得性限制，本文无法收集到完整的城市科技研发成果数据，故以城市科技人员数量作为替代变量。城市科技人员数量越多，说明城市的科技创新能力越强，该变量能够较好地刻画城市的科技创新和技术进步水平。 6.环境约束(Envr)。本文以城市人均污水排放总量与城市人均二氧化碳排放总量的算术平均作为城市环境约束的衡量指标，该数值越高，说明城市面临的环境压力越大。 7.城市对外开放度(open)。城市的对外开放程度与城市的产业发展层次之间有密切联系，本文以城市进出口总额与地区生产总值的比重来衡量城市的对外开放程度。 本文以2009-2013年中国345个城市(包括全部地级市和自治州及部分省管县级市)数据作为研究对象。原始数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》，人口城镇化数据和对外贸易数据来源于各省市自治区统计年鉴，统计口径为市域数据。 (二)基于全局Moran's I指数的变量空间自相关检验 改革开放以来，我国区域经济发展格局的差异化现象日益明显，东中西部地区在产业结构、城镇化发展等方面出现了区域性分化现象，这种现象的产生是随机的还是存在一定的空间相关性，需要进行空间相关性检验。本文基于全局Moran's I指数方法，对2009-2013年期间我国345个城市的产业结构升级系数、人口城镇化率和土地城镇化率进行空间自相关检验，结果如表1所示。 表1的结果表明，我国产业结构发展水平、人口城镇化率、土地城镇化率存在一定的空间相关性，说明我国产业结构和城镇化发展水平的地域分化现象并不是随机的而是存在一定的正向空间相关性，产业结构和城镇化发展的空间分布在全局上表现出显著的空间依赖特征。从时间维度看，2009-2013年间我国产业结构升级系数、人口城镇化率和土地城镇化率的空间相关系数均呈上升趋势，说明我国不同区域间产业和城镇化发展的差异性在样本期间内逐年扩大。同时，在三个变量中，人口城镇化率的空间相关性最高，产业结构系数次之，土地城镇化率最小。
(三)模型设定 根据空间自相关检验结果，我国产业结构系数、城镇化发展水平均存在显著的正向空间自相关问题，需要建立空间计量模型对数据进行实证估计。常用的空间计量模型包括空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)，两种空间计量模型各具优势，最优模型形式的筛选可以采用Anselin(1995)提出的拉格朗日乘子(LM)检验，以选择最适合本文要求的空间计量模型形式。LM检验结果见表2。
表2的结果显示，Moran's I指数在1％的显著性水平上显著，再次证明了模型存在空间相关性。在SEM模型和SLM模型的选择上，Anselin(1995)提出了判断准则：当LMERR在统计上比LMLAG更加显著，并且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著时，可以判定最优的模型形式为空间误差模型。反之，则最优的模型为空间滞后模型。根据表2的检验结果：LMLAG和R-LMLAG均不显著，LMERR和R-LMERR则在1％的显著性水平上通过检验，据此可知，空间误差模型(SEM)更适合本文。本文的空间误差模型设定如下：
式(1)中，β为模型系数，ε是模型的随机误差项，lnW-μ表示空间滞后误差项，系数λ表示空间误差项的相关系数，以残差之间的空间相关强度表示地区间的空间溢出效应的大小。 四、实证结果分析 (一)空间误差模型回归结果分析 由空间计量模型的检验结果可知，本文应当建立空间误差模型(SEM)，为了与其他估计方法进行比较，本文还给出了OLS模型以及SLM模型的估计结果。本文运用matlab 7.0并结合Geoda 0.9软件，采用极大似然估计法对上述空间模型进行估计，结果见表3。
从表3的回归结果可以看出，空间误差模型(SEM)无论是在回归系数的显著性水平，还是在LIK、AIC、SC等统计检验指标上(注：LIK值越大，AIC、SC值越小说明模型的拟合度越高)都明显优于空间滞后模型(SLM)和传统模型，这也验证了本文采用空间误差模型的合理性。空间滞后误差项系数λ的估计值为0.46928，并且在1％的显著性水平上通过检验。λ的估计结果表明，我国产业结构升级存在很强的空间依赖性，城市产业发展层次对相邻区域其他城市的产业发展有显著的正向空间溢出效应。 表3中空间误差模型(SEM)各变量系数的回归结果表明，人口城镇化率和土地城镇化率两个核心解释变量均在1％的显著性水平上对产业结构升级系数有显著影响。其中人口城镇化率对产业结构升级有正向影响，影响系数为0.01456，与前文的理论分析一致，说明由人口城镇化引起的生产要素在城市空间范围内的集聚对产业结构升级具有正向溢出效应。土地城镇化率对产业结构升级具有负向影响，影响系数为-0.04901，表明土地城镇化不利于城市产业结构升级。根据前文的理论分析，人口城镇化和土地城镇化能够通过多条路径对产业结构升级产生影响，并且不同路径对产业结构升级的作用方向不尽相同。在下文中，我们将进一步分析城镇化影响产业结构升级的路径强度和方向。 从控制变量系数的回归结果可以看出，城市储蓄总额(save)的系数估计结果为0.05845，在1％的显著性水平上通过检验，并且其系数估计值在所有变量中最大，这表明城市储蓄总额作为城市资本积累的替代变量对城市产业结构升级有显著正向作用，这也进一步证明了林毅夫(1999)提出的产业结构升级就是资本不断替代劳动力的过程。城市科技人员数量(pscin)作为城市技术进步水平的替代变量，在1％的显著性水平上对产业结构升级具有正向作用，这说明城市科技人员数量与城市技术进步正相关，科技人员数量越多越能促进城市技术进步，进而内生地决定了城市产业结构升级的潜在动力和质量。环境约束(envr)、城市对外开放度(open)分别通过了1％和5％的显著性检验，其中环境约束对城市产业结构升级的影响力度为0.01039，说明我国城市生态环境的恶化对产业结构升级产生了倒逼机制，严重的环境压力迫使城市转变发展方式，寻求产业结构的转型升级。对外开放度对产业结构升级有正向作用，但影响力度在所有变量中为最弱，这一方面表明了扩大开放对引进西方先进生产力促进我国城市产业升级的积极意义；另一方面也暗含着当前我国城市对外开放的深度较低，还停留在器物层面，在引进发达国家的创新思想和建立有利于技术进步的制度环境方面有待提高。 (二)城镇化对城市产业结构升级的传导路径分析 在第二部分的传导路径理论机理的研究基础上，本部分将实证分析城镇化通过城市要素禀赋对产业结构升级的影响路径方向和强度。本文借鉴安虎森等人(2012)提出的传导路径计算方法[20]，构建如(2)式所示的空间误差模型，并结合模型(1)的回归结果，估算城镇化对产业结构升级的传导路径方向和强度。
模型(2)中
分别表示城市年末储蓄总额(save)、城市科技人员数量(pscin)、环境约束(envr)。模型估计结果如表4。
根据表4的回归结果，人口城镇化与城市储蓄总额、城市科技人员数量存在显著的正相关关系，说明人口向城市迁移对提高居民收入水平、增加社会物质资本和人力资本积累，以及推动技术进步具有正向作用。人口城镇化与城市环境约束正相关，但未能通过显著性检验。土地城镇化在1％的显著性水平上与城市储蓄总额负相关，表明土地城镇化对居民收入水平的提高具有挤出效应。这主要是由于政府主导的土地城镇化占用了大量原本属于企业和居民的资源，并且土地城镇化引致的高地价、高房价大幅提高了企业和居民的生活成本，从而影响了居民收入水平的提高和资本积累。土地城镇化对城市科技人员数量和环境约束有显著的正向影响，说明土地城镇化对城市硬件设施的改善有利于吸引科技人员的迁入，提高了城市人力资本积累水平和科技创新能力。就环境约束而言，城市空间不断对外扩张，对城市周边生态环境造成严重破坏，城市面积的扩大、机动车数量的增加导致了城市内部环境污染加剧。 接下来，本文将分析城镇化对产业结构升级的传导路径强度。结合表3和表4中通过显著性检验的系数计算传导路径强度。表5中的β取值来自表3中空间误差模型的相应系数值，α的取值来自表4中相应系数值，合计项为对应的3项指标值之和，以β×α的值与合计项的比值计算出该潜在路径的相对影响强度。从表5可知，人口城镇化的城市储蓄总额路径对城市产业结构升级的影响强度最大，城市科技人员数量路径次之，环境约束路径不显著。此结果说明，人口城镇化通过改变城市的物质和人力资本积累、重构城市要素禀赋结构和促进技术创新等，有效地推动城市产业结构升级，两个路径的影响强度之和接近1。土地城镇化情形下，城市储蓄总额的路径强度最大，城市科技人员数量次之，环境约束最小。相比于城市科技人员数量和环境约束，土地城镇化的储蓄总额路径的影响强度对城市产业结构升级表现为一种阻碍作用，主要是由于土地城镇化潜在地抑制了居民收入增长，削弱了城市资本积累水平；土地城镇化带来的基础设施等硬件环境的改善，增强了城市的技术创新承载力，促进了城市产业结构升级；而土地城镇化造成的环境压力也倒逼政府不断寻求产业结构的调整和转型升级。
(三)城镇化对产业结构升级影响的EDA分析 在前文中，我们分析了城镇化对城市产业结构升级的空间误差模型和传导路径。考虑到我国不同区域、不同等级城市发展的非均衡性，不同区域和等级的城市在城镇化过程中对自由流动的要素的吸引力是不同的。因此，为了进一步揭示这种空间异质性对我国不同区域、不同等级城市的产业结构升级的影响，本文将采用高级多变量EDA技术，对影响城市产业结构升级的核心变量进行深入观测。首先，本文设置了区域虚拟变量，分别以1、2、3代表东部、中部和西部；其次，以城市市区户籍人口数量将城市划分为三个等级：人口在100万以下的中小城市、100万-300万的大城市、300万以上的特大城市；第三，将前两者作为条件变量分别置于垂直轴和水平轴；最后，通过地理分位处理，按照不同区域和城市等级将整个样本分为九个区域，以此引入被解释变量与核心变量的条件散点图。 如图1所示，分区域、分等级后城镇化与城市产业结构升级系数的拟合结果同总样本的分析判断存在一定的差异。例如，对于市区人口在100万以下的中小城市，不论其位于东部、中部还是西部，土地城镇化和人口城镇化同产业结构升级系数的拟合线斜率均为负。这一结果表明，受政策和制度环境的约束，我国中小城市占有的资源少，现阶段的要素禀赋结构使其不具备发展高新产业的比较优势，只能作为大城市低端产业转移的目的地。中小城市城镇化的推进速度越快，越能够提高其承接大城市低端产业转移的承载力，研究结果也符合我国目前劳动力密集型产业由大城市向中小城市，由东部向中西部地区转移的现实。此外，就人口城镇化而言，东部地区无论是大城市还是特大城市，人口城镇化对产业结构升级的促进作用均高于中西部地区，其原因可能在于东部地区较高的经济发展水平和区位优势对优质人才的吸引力远高于中西部地区。在土地城镇化方面，虽然不同区域大城市和特大城市的土地城镇化同产业结构升级系数的斜率均为正，但斜率普遍偏小。这表明近年来我国大城市土地城镇化的过快发展已经超过了产业结构升级的要求，过剩的城市空间对产业结构升级的推动力已丧失殆尽。
图1 不同区域和等级城市的城镇化对产业结构升级的差异化影响 五、结论与启示 本文从人口城镇化和土地城镇化两个层面，研究了城镇化通过重构城市要素禀赋结构进而影响城市产业结构升级的路径机理。并在理论分析的基础上，通过选取我国345个城市的新近数据，采用空间计量模型实证检验了城镇化对城市产业结构升级的传导路径强度。同时在EDA技术的支持下分析了不同区域、不同等级城市的人口城镇化和土地城镇化对产业结构升级的差异化影响。 研究结果表明：(1)在全样本情况下，人口城镇化对城市产业结构升级有正向的促进作用，土地城镇化不利于城市产业结构升级；储蓄和人力资本作为核心要素对城市产业结构升级有显著的正向作用，并且影响强度在所有变量中位居前两位；环境约束变量对产业结构升级的正向作用表明，城市生态环境的恶化对城市产业结构升级产生了倒逼机制。(2)人口城镇化的城市储蓄总额路径对城市产业结构升级的影响强度最大，城市科技人员数量路径次之，环境约束路径不显著；土地城镇化情形下，城市储蓄总额的路径强度最大，城市科技人员数量次之，环境约束最小，其中城市储蓄路径的强度方向为负。(3)EDA分析结果说明，中小城市不具备产业结构升级的比较优势，城镇化仅仅增加了其承接大城市低端产业转移的承载力。东部地区大城市和特大城市人口城镇化对产业结构升级的正向作用最大，其次是中部，西部最弱，符合我国的人才区域分布特征。土地城镇化对不同区域大城市和特大城市产业结构升级的促进作用均较弱。 当前我国各城市一方面在大力推进城镇化建设，以城镇化作为拉动地方经济的主要抓手，另一方面又纷纷提出调整产业结构，发展现代产业，实现产业结构的转型升级。如何实现二者的有机结合，是地方政府亟待解决的问题。在前文分析的基础上，本文提出如下政策建议： 第一，以“人”为核心推进城镇化建设。根据本文的研究结论，人口的城镇化有利于提高城市资本积累、促进技术创新和产业结构升级，因此，政府应当做好社会保障设施服务，为人口向城市转移提供良好的硬件设施和制度保障。第二，协调人口城镇化与土地城镇化发展，避免土地城镇化超前造成的资源浪费。单纯追求GDP、盲目推进土地城镇化建设已成为全国各地市的普遍现象，而根据本文的研究结论，土地城镇化的过度发展不仅无益于城市产业结构升级，还使地方政府背负巨额债务，损害了经济长期增长的潜能。第三，在城镇化建设背景下，各城市应当根据自身的要素禀赋结构来发展具有比较优势的产业，不可背离自身要素禀赋，盲目追求产业结构升级。
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