中國人口城鎮化水平的影響因素及溢出效應

冒小棟+劉瓊芳

內容摘要：本文基于1996-2011 年中國各地區的面板數據，計算各時期人口城鎮化率的Moran's I指數，發現我國區域人口城鎮化之間存在顯著空間相關性，然后利用計量空間面板模型實證研究了中國人口城鎮化的影響因素及溢出效應。結果表明，中國人口城鎮化相鄰區域之間存在溢出效應，城鄉收入差距等指標對人口城鎮化水平有顯著影響，同時模型存在時間固定效應差異；另外相鄰區域城鎮化水平的影響因素對本地區的城鎮化水平存在溢出效應，但溢出程度不明顯。

關鍵詞：城鎮化 影響因素 空間面板模型 溢出效應

引言

隨著中國經濟快速增長，目前城鎮化已經是中國正在經歷的一個最重要的結構性變化。“十五”規劃中首次提出城鎮化這一詞，此后黨的十六大到十八大的政治報告中都有提及城鎮化，十八大明確提出要工業化、信息化、城鎮化、農業現代化良性互動、同步發展。在《國務院關于城鎮化建設工作情況的報告》中首次明確城鎮化路徑，小城市將全面放開落戶限制，可見，針對如何合理推進中國的城鎮化進程的研究已是相當緊迫。

近年來，已有大量文獻在對中國城鎮化方面進行了研究，包括城鎮化的歷史、現狀、特點以及影響因素等進行理論研究與實證分析，并取得了豐碩的成果。其中蔣偉（2009）利用2005 年的數據對中國省域城市化水平影響因素進行了實證分析，得出區域城市化之間存在相關，即城市化水平的提高將通過空間溢出促進周邊地區的城市化發展，第三產業的發展是影響地區城市化水平的主要因素。秦佳（2013）利用六普的數據實證了人口城鎮化水平空間差異的影響因素，并提出第三產業就業水平的提升對中西部地區人口城鎮化的促進作用大于其在東部的作用。上述文獻，是以截面數據為研究對象，分別分析各變量對城鎮化的影響。姜磊（2011）研究了城市化進程與城鄉收入差距的影響路徑識別，實證結果表明：城市化進程對縮減城鄉收入差距的作用是積極影響和消極影響并存，關鍵取決于城市化進程的政策路徑選擇；省際間存在空間溢出效應的城市化進程。該文主要是針對城市化進程與城鄉收入差距的影響研究，而較少考慮其他因素對城市化進程的影響。

本文主要是研究中國在城鎮化水平上是否存在顯著的空間相關性，及影響城鎮化水平的因素是什么？相鄰區域的城鎮化水平對本地區的擴散程度是多大？以及鄰近地區的影響因素對本地區的城鎮化水平是否存在溢出效應？溢出效應多大？本文的創新之處在于利用面板模型與空間面板模型進行對比，實證了空間面板模型的優勢以及確定影響城鎮化水平的因素，并計算出各自的溢出效應。

研究方法

（一）Moran's I指數

在空間統計學中常常使用空間自相關指數Moran's I指數來檢驗變量是否存在空間相關性，因此本文利用Moran's I指數研究人口城鎮化的全局空間相關性。Moran's I指數定義為：

（1）

當Morans I指數為正時，表明存在明顯的正空間自相關，也就是說相似的觀測值（高值或低值）趨于空間集聚，表明不同地區數據在空間上有相似的屬性；當Morans I指數為負時，表明存在負的空間自相關，相似的觀測值趨于分散分布，表明不同地區數據在空間上有不相似的屬性；當Morans I指數為零時，觀測值呈現獨立地隨機分布。Morans I指數絕對值反映了空間相關程度的大小，絕對值越大，空間相關程度越大，反之亦然。

（二）空間面板模型和模型選擇

近年來，隨著空間面板計量模型的設定和估計的方法逐漸完善，空間面板計量模型被越來越廣泛的用于分析空間和區域問題。空間面板模型可以依滯后項存在于因變量和誤差項中分為兩類：空間滯后模型和空間誤差模型，又依據樣本個體之間的差異存在是確定的和隨機性，有分為固定效應和隨機效應。

空間滯后模型固定效應的基本結構如下：

（2）

空間誤差面板固定效應模型 ：

（3）

（4）

ρ是度量相鄰地區綜合城鎮化水平對本地區城鎮化水平的影響程度。空間誤差系數 λ 則反映了鄰近地區城鎮化水平的誤差沖擊之和對本地區城鎮化水平的影響程度。空間滯后模型和空間誤差模型是空間依賴性的不同體現。

在模型包含空間滯后誤差項的情況下， 最小二乘法不適合用來估計空間計量經濟模型，因為OLS估計量不再有效。所以，一般使用極大似然法（ML）來估計空間計量經濟模型。Elhorst給出了Matlab軟件包，給出了一般空間面板模型的極大似然估計（MLE）函數。

（三）直接影響與溢出效應

LeSage和Pace（2009）提出采用求解偏微分的方法來解釋不同模型在設定情況下變量的變化所產生的沖擊，為檢驗空間溢出效應提供了有效的基礎。SLM模型可以被改寫為如下矩陣形式 ：

（5）

其中，Y關于第1至第N個區域的內生變量X中第k個變量的偏微分矩陣較為容易獲得：

（6）

其中， LeSage和Pace將上式最右端矩陣的對角線元素的均值定義直接影響，而每行或者列中非對角元素之和的均值定義為間接影響，也被稱為溢出效應。

實證分析及估計結果

（一）指標選擇和數據來源

段瑞君和安虎森（2009）運用向量自回歸模型實證了城市化與經濟增長的相互關系。郭軍華（2009）運用面板協整檢驗實證了我國東、中、西部城市化與城鄉收入差距之間具有長期均衡關系。江易華（2012）利用2009年統計年鑒數據對縣域人口城鎮化的影響因素進行分析，實證了生產總值、農林牧漁業人員、城鄉收入比和人口發展功能區劃是影響縣域人口城鎮化的主要因素。蔣偉（2009）將各省的人均 GDP、第二產業產值占 GDP 的比重、第三產業產值占 GDP 的比重、文盲半文盲占 15 歲及以上人口的比重、按美元與人民幣中間價折算的進出口總額占 GDP 的比重、城鄉收入差距等因素對城鎮化的影響進行研究。秦佳和李建民（2013）利用空間模型實證了地區之間土地城鎮化水平、第二三產業就業水平和產值水平，以及人均 GDP 的差距是造成人口城鎮化平空間差異的主要原因。endprint

根據以往文獻對城鎮化影響因素的分析以及數據的可得性。本文研究文盲率、城鄉收入差距、第二產業產值比、第三產業產值比、人均財政預算支出、人均進出口額、人均地區生產總值對人口城鎮化率的影響。

本文對所有數據取對數，是為數據之間的可比性和減少異方差，其中Y表示城鎮化率，國內學者已基本達成對人口城鎮化率指標的共識，即采用各地區非農人口數比各地區總人口數， I表示文盲率，即文盲半文盲占15歲及以上人口比例，Ur表示城鄉收入差距，各地區城鎮居民平均每人可支配收入比各地區農村居民平均每人純收入，S表示第二產業產值比，即第二產業產值占生產總產值的比重，T表示第三產業產值比，即第三產業產值占生產總產值的比重，D人均財政預算支出，各地區一般財政預算支出比上各地區人口數， Exit人均進出口額，即各地區按經營單位所在地分商品進出口總額除以各地區人口數，Rgdp為人均地區生產總值。本文以中國31個省為研究對象，根據數據的可得性采用1998～2011年的年度數據，即進行實證分析的樣本數據為1998～2011年中國31個省份的面板數據。數據來源于1999 ～2012年中國統計年鑒和1999～2006年中國人口統計年鑒，2007～2012年中國人口和就業統計年鑒。

（二）實證分析

空間自相關性檢驗。本文采用Rook鄰接矩陣，首先利用Anselin編寫的geoda軟件計算城鎮化率的全局自相關Moran's I指數值如圖1所示。其中Moran's I值在0.26～0.4的正值區域內，且總體呈現遞增增長趨勢，各地區城鎮化率有顯著的正向空間依賴性。從總體變動趨勢來看，中國各地區城鎮化率Moran's I值呈現遞增趨勢則說明空間集聚現象越來越穩定，空間依賴性在不斷增強，溢出效應在逐漸增大。

全局空間 Moran's I指數描述我國區域城鎮化率的總體空間自相關模式，但不能確定各地區具體的空間依賴情況，局部Moran散點圖可以為分析具體各地區城鎮化率聚集情況提供信息。其中局部Moran's I指數如圖2。

在Moran's 散點圖中第一象限（HH）主要是東部沿海以及華北地區，包括上海、浙江、福建、江蘇、北京、天津及東北三省等地，表示這些省份及其周圍省份都有較高的城鎮化率，及其地區城鎮化率之間差異不大，存在較強的正空間自相關性。第二象限（LH）主要是河北、海南、安徽、江西四省，其中河北周邊有高城鎮化率的北京、天津等地，這些地區在高城鎮化率區域范圍內，如果充分利用周圍的高城鎮化率地區的擴散效應，這些地區也會在城鎮化率水平上得到較好的提高。因此，這一象限成為過渡區。第三象限（LL）主要是西部地區，以及部分中南省份，這些區域是連同周圍地區都是低城鎮化率城市，例如，四川、貴州等高原地區，另外，經濟的發展水平也是一個很重要的因素，這些區域普遍表現為不發達省份。第四象限（HL）是廣東、內蒙古和重慶，這些省份應該發揮典范作用，帶領周圍區域共同發展，從而形成相輔相成的良性發展模式。

模型估計結果。空間相關分析Moran's I指數定量證明了各地區城鎮化率之間存在顯著的空間相關性，因此有必要采用空間面板回歸模型來描述城鎮化率的影響因素及其影響因素之間的關系。本文根據理論分析選擇空間面板滯后模型固定效應模型，因為根據固定效應與隨機效應的選擇理論，隨機效應主要是以樣本為估計母體的。本文分別對面板數據的OLS估計以及空間面板滯后模型對無固定效應、地區固定效應、時間固定效應和地區與時間固定效應這四種情況分別進行估計進行對比。采用 Matlab2010B 軟件和Elhorst、LeSage等人編寫的Spatial econometric 模塊，計算結果如表1所示。表2為模型的LM檢驗結果。表3為各內生變量的直接影響和溢出效應檢驗。

從R2、σ2、LogL等統計量綜合來看，空間面板滯后模型比普通模型效果更好，其中地區固定效應模型R2比普通面板模型R2高出10%以上，故認為區域城鎮化率模型中存在空間效應。然而，在模型中從統計量來看地區和時間固定效應模型是具有最好的擬合度，但是從模型參數估計的結果看，該模型存在部分變量的不顯著性。綜合比較之后，筆者認為時間固定效應模型能更貼切地描述我國各地區城鎮化率的影響因素以及相互之間的關系，在時間固定效應模型中參數大多數都通過了1%顯著性水平檢驗，同時綜合統計量指標也相對較合理，故本文將選擇時間固定效應空間面板滯后模型進行分析。

在空間面板滯后地區固定效應模型中，空間相關系數ρ表示與該地區相連接的省份在城鎮化率水平對本地區的綜合影響為0.15，該值通過了 1%的顯著性水平檢驗，因此可以充分地證明各地區城鎮化率之間存在顯著的正向空間效應，即在某種程度上本地區的城鎮化率是依賴于相近地區的城鎮化率對其的影響，因此，在面板模型中將空間影響因素考慮進來研究中國地區城鎮化更為合理。

通過表1到表3的估計結果，本文可得到以下結論：

首先，城鎮化率與文盲率之間存在顯著的負相關關系，即各地區的文盲率越高，相對應的城鎮化水平則會越低。城鄉收入差距與城鎮化率是存在系數為-0.423的顯著性負相關的，城鄉收入差距對城鎮化的影響是最大的。即減少城鎮收入差距可以最有效促進我國城鎮化水平的提高。這與蔣偉（2009）研究結論是一致的。此外，人均進出口額與城鎮化水平之間也存在負的相關性的，但是影響程度不大，這與秦佳（2013）和蔣偉（2009）的研究結果均不一樣。筆者認為可能是樣本差異，蔣偉和秦佳都是以截面數據來做分析，沒有考慮時間因素的影響，本文使用空間面板模型來分析變量之間的關系。

其次，第三產業產值占總產值的比值對城鎮化率的影響是最大正向的。即在其他條件不變的情況下，第三產業產值占總產值的比值提高1%，則平均來說，城鎮化水平提高0.403%。與第二產業對城鎮化率的0.32%相比，第三產業對城鎮化率的促進作用遠遠高于第二產業的作用。加大服務業的發展是引領我國城鎮化水平進一步提升的關鍵因素。endprint

最后，從各個變量的直接影響和溢出效應可以進一步了解不同變量對城鎮化影響因素的具體效應，結果發現，所有的解釋變量對城鎮化率都存在顯著的區域間的溢出效應，各個變量的溢出效應對城鎮化率的影響方向與直接影響是一致的。城鄉收入差距的溢出效應是最大的，也只是當相鄰地區的城鄉收入差距減少1%，本地的城鎮化率平均上升0.074%。即各變量對城鎮化率存在顯著的溢出效應。

結論及政策建議

本文得出結論：中國城鎮化率存在空間自相關性。同時各變量對城鎮化率均存在顯著的影響，同時實證也發現各變量對鄰近省域的城鎮化率存在具有顯著的溢出效應。由此本文提出以下建議：

第一，充分利用地理優勢。根據上文的分析，區域城鎮化率間存在空間相關性，空間相關系數為0.15以及各自變量對本地區城鎮化存在溢出效應。故應充分引導東部沿海發達地區的擴散效應，帶動周圍城市步入高城鎮化水平階段，同時也促進自己步入更好層次。

第二，降低文盲率縮小城鄉收入差距。教育水平的落后以及城鄉收入差距的擴大對城鎮化發展有著顯著的負面影響。增加各地區的受教育機會，特別應增加農村基礎教育的投入，降低文盲率，進而提高勞動力的文化素質。縮小城鄉收入差距是提高城鎮化水平最有效的途徑。可以通過以下方式縮小城鄉收入差距：合理定價農產品價格，減少中間各種費用；暢通農產品銷售渠道，提供供銷平臺；引導農產品的合理耕種，多種渠道提高農村居民的純收入，進而可以擴大居民對工業產品和服務的消費，從而推動城市化的發展。

第三，加大第三產業的發展。在影響省域城鎮化水平的諸多因素中，其中第三產業是推動城鎮化率水平提高的主要力量，第三產業的發展和城鎮化率水平的提高關系最密切。因此，在遵循市場經濟規律的前提下，進一步優化產業結構，發展第三產業，合理預算財政支出，進而促進城市化進程的良性可持續漸進式發展。

參考文獻：

1.Anselin L.Spatial Econometrics：Methods and Models[M].Dordrecht：Kluwer Academic Publishers，1988

2.蔣偉.中國省域城市化水平影響因素的空間計量分析[J].經濟地理，2009，4

3.秦佳，李建民.中國人口城鎮化的空間差異與影響因素[J].人口研究，2013，3

4.丁志國，趙宣凱，趙晶.直接影響與空間溢出效應：我國城市化進程對城鄉收入差距的影響路徑識別[J].數量經濟技術經濟研究，2011，9

5.姚奕，倪勤.中國地區碳強度與FDI的空間計量分析—基于空間面板模型的實證研究[J].經濟地理，2011，9endprint

最后，從各個變量的直接影響和溢出效應可以進一步了解不同變量對城鎮化影響因素的具體效應，結果發現，所有的解釋變量對城鎮化率都存在顯著的區域間的溢出效應，各個變量的溢出效應對城鎮化率的影響方向與直接影響是一致的。城鄉收入差距的溢出效應是最大的，也只是當相鄰地區的城鄉收入差距減少1%，本地的城鎮化率平均上升0.074%。即各變量對城鎮化率存在顯著的溢出效應。

結論及政策建議

本文得出結論：中國城鎮化率存在空間自相關性。同時各變量對城鎮化率均存在顯著的影響，同時實證也發現各變量對鄰近省域的城鎮化率存在具有顯著的溢出效應。由此本文提出以下建議：

第一，充分利用地理優勢。根據上文的分析，區域城鎮化率間存在空間相關性，空間相關系數為0.15以及各自變量對本地區城鎮化存在溢出效應。故應充分引導東部沿海發達地區的擴散效應，帶動周圍城市步入高城鎮化水平階段，同時也促進自己步入更好層次。

第二，降低文盲率縮小城鄉收入差距。教育水平的落后以及城鄉收入差距的擴大對城鎮化發展有著顯著的負面影響。增加各地區的受教育機會，特別應增加農村基礎教育的投入，降低文盲率，進而提高勞動力的文化素質。縮小城鄉收入差距是提高城鎮化水平最有效的途徑。可以通過以下方式縮小城鄉收入差距：合理定價農產品價格，減少中間各種費用；暢通農產品銷售渠道，提供供銷平臺；引導農產品的合理耕種，多種渠道提高農村居民的純收入，進而可以擴大居民對工業產品和服務的消費，從而推動城市化的發展。

第三，加大第三產業的發展。在影響省域城鎮化水平的諸多因素中，其中第三產業是推動城鎮化率水平提高的主要力量，第三產業的發展和城鎮化率水平的提高關系最密切。因此，在遵循市場經濟規律的前提下，進一步優化產業結構，發展第三產業，合理預算財政支出，進而促進城市化進程的良性可持續漸進式發展。

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1.Anselin L.Spatial Econometrics：Methods and Models[M].Dordrecht：Kluwer Academic Publishers，1988

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3.秦佳，李建民.中國人口城鎮化的空間差異與影響因素[J].人口研究，2013，3

4.丁志國，趙宣凱，趙晶.直接影響與空間溢出效應：我國城市化進程對城鄉收入差距的影響路徑識別[J].數量經濟技術經濟研究，2011，9

5.姚奕，倪勤.中國地區碳強度與FDI的空間計量分析—基于空間面板模型的實證研究[J].經濟地理，2011，9endprint

最后，從各個變量的直接影響和溢出效應可以進一步了解不同變量對城鎮化影響因素的具體效應，結果發現，所有的解釋變量對城鎮化率都存在顯著的區域間的溢出效應，各個變量的溢出效應對城鎮化率的影響方向與直接影響是一致的。城鄉收入差距的溢出效應是最大的，也只是當相鄰地區的城鄉收入差距減少1%，本地的城鎮化率平均上升0.074%。即各變量對城鎮化率存在顯著的溢出效應。

結論及政策建議

本文得出結論：中國城鎮化率存在空間自相關性。同時各變量對城鎮化率均存在顯著的影響，同時實證也發現各變量對鄰近省域的城鎮化率存在具有顯著的溢出效應。由此本文提出以下建議：

第一，充分利用地理優勢。根據上文的分析，區域城鎮化率間存在空間相關性，空間相關系數為0.15以及各自變量對本地區城鎮化存在溢出效應。故應充分引導東部沿海發達地區的擴散效應，帶動周圍城市步入高城鎮化水平階段，同時也促進自己步入更好層次。

第二，降低文盲率縮小城鄉收入差距。教育水平的落后以及城鄉收入差距的擴大對城鎮化發展有著顯著的負面影響。增加各地區的受教育機會，特別應增加農村基礎教育的投入，降低文盲率，進而提高勞動力的文化素質。縮小城鄉收入差距是提高城鎮化水平最有效的途徑。可以通過以下方式縮小城鄉收入差距：合理定價農產品價格，減少中間各種費用；暢通農產品銷售渠道，提供供銷平臺；引導農產品的合理耕種，多種渠道提高農村居民的純收入，進而可以擴大居民對工業產品和服務的消費，從而推動城市化的發展。

第三，加大第三產業的發展。在影響省域城鎮化水平的諸多因素中，其中第三產業是推動城鎮化率水平提高的主要力量，第三產業的發展和城鎮化率水平的提高關系最密切。因此，在遵循市場經濟規律的前提下，進一步優化產業結構，發展第三產業，合理預算財政支出，進而促進城市化進程的良性可持續漸進式發展。

參考文獻：

1.Anselin L.Spatial Econometrics：Methods and Models[M].Dordrecht：Kluwer Academic Publishers，1988

2.蔣偉.中國省域城市化水平影響因素的空間計量分析[J].經濟地理，2009，4

3.秦佳，李建民.中國人口城鎮化的空間差異與影響因素[J].人口研究，2013，3

4.丁志國，趙宣凱，趙晶.直接影響與空間溢出效應：我國城市化進程對城鄉收入差距的影響路徑識別[J].數量經濟技術經濟研究，2011，9

5.姚奕，倪勤.中國地區碳強度與FDI的空間計量分析—基于空間面板模型的實證研究[J].經濟地理，2011，9endprint