城鎮化率與縣域經濟增長
——基于2008-2014年湖北省縣市面板數據的分析

徐 濤

(武漢大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430000)

?

城鎮化率與縣域經濟增長
——基于2008-2014年湖北省縣市面板數據的分析

徐 濤

(武漢大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430000)

許多研究都表明城鎮化率與經濟增長之間存在相關關系，城鎮化率的提高能通過投資、消費等多種途徑推動經濟的長期發展。本文則探討了城鎮化率與縣域經濟增長之間的關系。本文利用湖北省80個縣市2008-2014年的面板數據，構建了城鎮化率對縣域經濟增長影響的動態模型，并采用系統GMM和差分GMM的估計方法對動態模型中的參數進行了估計。結論顯示，城鎮化率與縣域經濟增長之間存在正向的關系，即城鎮化率的提高能推動縣域經濟的增長。

城鎮化率；縣域經濟增長；廣義矩估計

一、引言

城鎮化率是一個地區經濟發展水平的重要體現。中國的城鎮化水平在1978年以后進入了一個快速發展的時期。經過30多年的發展，中國的城鎮化率已由1978年的17.9%提升到2013年的53.7%，年均提升約1.02%。城鎮常住人口也由1.7億人增加到7.3億人，城市數量由193個增加到658個，其中100萬人以上的大城市數量由29個增加到140個，建制鎮數量由2173個增加到20113個。城鎮化的推進不僅體現量上，城鎮化的發展在質上也有很大提升。城鎮的基礎設施得到顯著改善，公共服務水平明顯提高。2000年，中國城鎮的用水普及率僅為63.9%，人均道路面積僅為6.1平方米，2012年，城鎮的用水普及率達到了97.2%，人均道路面積達到14.4平方米。

盡管中國的城鎮化發展很迅速，但仍然存在許多需要進一步完善的地方。城鎮化率整體水平仍然不高，城鎮化推進過程中存在著產業升級緩慢、資源環境惡化、社會矛盾增多和區域發展不平衡等諸多問題。鑒于此，目前政府仍在采取多種措施推動城鎮化的發展，例如，放寬農業轉移人口落戶小城鎮和大中城市的條件，解決已在城鎮就業但尚未落戶城鎮的農村轉移人口的基本公共服務問題。同時政府正在試圖解決城鎮化快速發展過程中個存在的諸多弊端。

而縣域經濟增長是當前政府及公眾廣泛關注的問題。當前中國經濟已進入所謂的新常態，在新常態下，縣域經濟的發展也面臨著新的要求和新的考驗。首先，縣域經濟的增長速度正面臨著下行的壓力，《中國縣域經濟發展報告(2016)》顯示，縣市地區生產總值同比實際增速較上一年度降低了2.26%，而同期全國生產總值僅降低0.5%；縣市地區生產總值占全國的比重由25.8%下降到24.4%，繼續呈現出下降的趨勢。其次，縣域經濟發展的地區差異性仍然較大，發展不均衡問題仍然很嚴重。縣域經濟發展較好的地區主要集中在東部沿海地區，中西部地區的縣域經濟發展滯后。2015年超過三分之一的百強縣市集中在江蘇和浙江兩省，而廣西、青海等省份無一縣市進入全國百強縣市。再次，縣域經濟的經濟結構、產業結構的弊端也逐漸凸顯。就產業結構而言，農業在縣域經濟體中所占的比重較高，農業的現代化和集約化程度不高，農業發展緩慢。縣域工業尚未在經濟發展中發揮主導作用，工業的深加工程度不高，仍然沿著粗放式經營方式發展，難以形成規模化經營。第三產業的發展嚴重滯后。

因此，在新常態的條件下，縣域經濟的增長和發展模式需要進行新的突破。而城鎮化水平的提高或許能夠為縣域經濟的發展提供新的動力。城鎮化率的提高能帶動消費和投資的增長，進而促進當地經濟的發展。本文將沿著這一思路，探討城鎮化水平的提升是否與縣域經濟增長之間存在關系，即城鎮化水平的提高能否推動縣域經濟的增長。

二、文獻綜述

不同學科給出的城鎮化具體定義不同，人口學從人口的遷移角度出發，把城鎮化定義為人口由農村向城市或城鎮移動的過程；地理學則從城市空間的布局變動角度來定義城鎮化；人類學則認為城鎮化意味著人類生活方式的變化；經濟學則從更豐富的角度出發研究城鎮化，例如從生產力變革的角度，從勞動分工的角度，從人口結構變化和產業結構轉移角度。盡管各學科的研究之間存在差異，但也包含共同點，那就是城鎮化是一個經濟社會轉換的過程，包括城鄉之間人口流動和轉移、地域空間和地域景觀的轉換，經濟結構和產業結構的轉變等。一般認為城鎮化是一個農業人口轉化為非農業人口、農業地域轉化為非農業地域、農業活動轉化為非農業活動的過程。

對于城鎮化水平與經濟增長之間的關系問題，國內外學者都對這一問題進行了很多探討。多數學者的研究表明，Jedwab和Vollratb(2015)利用1500-2010年國家級和城市級的數據驗證了城鎮化和經濟增長之間有著強烈的正相關關系，這種正相關關系不僅存在于經濟發展水平較高的時期，同樣也存在于經濟發展較為滯后的國家和時期。Liddle和Messinis(2015)利用異質面板因果檢驗來探討城鎮化和經濟增長之間的關系，結果表明，在高收入國家，城鎮化是經濟增長的原因，但不是中等收入國家和低收入國家經濟增長的原因。也有學者的研究表明城鎮化與經濟增長之間不存在相關關系。Fay和Opal(2000)研究發現在20世紀后期的發展中國家，城鎮化率的提高并沒有伴隨著經濟的增長。

國內也有不少學者對城鎮化與經濟增長之間的關系進行了研究。很多研究都支持中國的城鎮化與經濟增長之間存在相關關系或因果關系的結論。在城鎮化與經濟增長的因果關系研究中，部分學者的研究證明了城鎮化率能夠促進經濟增長(朱孔來等，2014)，也有部分學者的研究結論支持經濟增長是推動城鎮化的原因(王立新，2014)。朱孔來等(2011)利用中國1978-2009年的時間序列數據以及2000-2009年中國31個省市的面板數據，計算得出中國城鎮化率每提高一個百分點，國民生產總值增長7.1%，同時，中國的城鎮化進程與經濟增長之間存在著長期穩定的均衡關系。王立新(2014)則是利用2000-2012年省級面板數據，分析了經濟增長對城鎮化的推動作用，結論認為如果產業結構和經濟增長能夠協調發展，那么城鎮化將會加快推進。鄭鑫(2014)則更為詳細的研究了城鎮化對經濟增長的實現途徑，他認為城鎮化對經濟增長的貢獻表現在人口城鎮化和土地城鎮化。通過使用產業數據和城鄉就業數據進行分析，人口城鎮化和土地城鎮化對經濟增長均有貢獻，所不同的是土地城鎮化的貢獻率在上升，而人口城鎮化的貢獻率在下降。王婷(2013)同樣對城鎮化影響經濟增長的途徑進行了探討，結果顯示，人口及空間城鎮化主要通過促進投資來影響經濟增長。

但是目前較少有文獻從實證角度研究城鎮化水平與縣域經濟增長之間的關系，本文將利用湖北省2008-2014年80個縣市級城鎮化率和經濟增長的面板數據，從實證的角度來分析城鎮化率與縣域經濟增長之間的關系。

三、數據及模型

(一)變量及數據

本文用各縣人均國民生產總值衡量縣域經濟增長。城鎮化率是指城鎮人口數占總人口數的比重，因此本文從定義出發計算出湖北省各縣市的2008-2014年的城鎮化率。相關原始數據從各年的《湖北統計年鑒》上獲取。本文將影響各縣域經濟增長的其他因素列為控制變量，很多學者的研究結論都表明投資和勞動力是影響經濟長期增長的重要因素(游士兵，徐濤，2016；宋麗智，2011等)，因此本文將各縣的投資和各縣的勞動力列為控制變量。其中用各縣市的固定資產投資額作為衡量投資的指標。由于近兩年的《湖北統計年鑒》中并沒有統計各縣市的就業人數，本文對于缺省的數據計算得出，具體的計算方法是采用總人口數乘以以前年份就業人數占總人口數比重的平均值。

(二)模型

為了驗證城鎮化率對縣域經濟增長的影響，本文構建了如下模型。

其中是用各縣人均國民生產總值衡量的縣域經濟增長，代表各縣的城鎮化率，代表常數項。為控制變量，包括各縣每年的固定資產投資額( )，各縣勞動力人口( )。是第個縣的固定效應，為誤差項；代表各縣(其中，80)，代表時間(其中)。

經濟增長除了受投資、勞動力等因素影響外，還可能受到前期經濟增長的影響。正如經濟周期理論揭示的那樣，前期較快的經濟增長能夠帶動消費、投資等的快速增長，而投資、消費的增加由進一步推動經濟的增長，經濟增長又再一次促進消費、投資等的增長，如此循環往復，經濟進入一個擴張的階段。相反，如果經濟在某一期出現增速放緩，那么消費、投資等會出現較大幅度的下降，消費、投資增速的放緩又進一步抑制了經濟的增長，使得經濟開始進入衰退的階段。總之，經濟增長不只受當期各因素的影響，在很大程度上還受過去經濟增長狀況的影響。而上述靜態模型中只考慮了當期的投資、勞動了等因素，并沒有考慮前期經濟增長對當期經濟的影響。因此，本文將進一步設定動態模型，把前期經濟增長這一因素加入到模型中。

如果變量具有滯后性，就會引起內生性問題，導致模型的估計結果產生估計偏差。為了解決變量滯后性的問題，本文構建了如下動態模型。

其中表示人均GDP，表示人均GDP的滯后值，是滯后期數。

四、模型估計結果

(一)靜態模型結果

對于面板數據一種極端的估計方式是采用混合回歸的方法，即最小二乘法參數估計，此時假定樣本中的每個個體都有完全相同的回歸方程，從時間維度看，不同個體之間不存在顯著性差異，從截面看，不同截面的個體也不存在顯著性差異。對于面板數據更為合理的一種參數估計方法是采用固定效應模型或隨機效應模型。本文采用混合回歸、固定效用和隨機效應三種估計方法對模型參數進行估計。對于固定效應和隨機效應的參數估計，為了使估計結果更加穩定，本文使用穩健標準誤而非不同標準誤。為了消除不同變量數據間的異方差問題，本文對所有數據取對數。本文使用的計量軟件是Stata。

在三種模型中，城鎮化率的系數都在1%的水平下顯著。對于城鎮化率這一變量前的系數，在固定效應模型下，系數為0.15，在隨機效應模型下，系數為0.16，兩者的差距并不大。如果采用最小二乘法進行估計，其系數為0.27，與固定效應模型或隨機效應模型的結果差距較大，這可能是樣本個體在時間維度或截面維度上存在顯著的差異，而普通最小二乘法忽略了樣本個體間的差異。

雖然不同的估計方法下，系數值有差異，但城鎮化率變量前的系數都為正且是顯著的，這說明了城鎮化率與經濟增長是正向關系，也就是說城鎮化率的提高促進了經濟增長，這與本文之前的預期是相符的。對于其他變量，投資和勞動力的都對經濟增長有影響，且影響是顯著的。

(二)動態模型模型結果

如果面板數據模型中，解釋變量包含了被解釋變量的滯后值，即使使用固定效應模型或者隨機效應模型，估計結果也是不一致的。為了解決動態面板偏差問題，本文使用差分GMM和系統GMM的估計方法對參數進行估計。

表1 動態模型估計結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著，括號內為標準差。

動態模型把國民生產總值的滯后一期放入解釋變量中，各參數估計結果如表1所示。列(1)與列(2)都是用系統GMM的方法進行參數估計，列(3)與列(4)是利用差分GMM方法對參數進行估計。列(1)與列(3)省略了投資和勞動力因素，只考慮GDP滯后期和城鎮化率對經濟增長的影響。列(2)與列(4)則是考慮了模型中所有對經濟增長產生影響的因素。

從表1的估計結果中可以看出，無論是采用系統GMM的估計方法，還是采用差分GMM的估計方法，城鎮化率的系數都是顯著的而且為正。這說明城鎮化率的提升對經濟正在有影響，而且影響為正。模型中的GDP滯后一期在多種條件下也都是顯著的，這與當前的研究室相符的，說明GDP的滯后值能對當期的GDP產生影響。

五、結論與政策含義

本文利用湖北省80個縣市2008年至2014年的經濟增長和城鎮化率的面板數據，構建了經濟增長關于城鎮化率的模型，并從靜態和動態兩個角度對模型進行了探討，對于動態模型，本文用系統GMM和差分GMM兩種估計方法對模型參數進行了估計。結果顯示，不論是靜態模型還是動態模型，城鎮化率的系數都是顯著的而且是正向的。這也說明城鎮化率的提高對長期的縣域經濟增長有正向的影響。

本文對推動城鎮化水平提供了一個經濟學上的支持。面對當前我國整體城鎮化率不高的現狀，政府有必要采取一定的措施來進一步推動和提升城鎮化水平。首先政府需要統一城鄉的公共財政支出，政府公共支出在低保、教育、醫療和養老等方面應實行城鄉的無差異化，在當前農村發展較為滯后的情況下，還可適當向農村傾斜。其次，政府需要在法律和制度上解除農村人口向城市轉移的限制。例如長期實行的戶籍管理制度，需要進一步對其進行改革，政府應鼓勵農村人口進城落戶，并與城鎮居民在醫療和教育等方面享有同等權利。再次，農村地區發展滯后也是當前城鎮化水平較低的一個重要因素，因此，政府應加大對農村基礎設施建設等的投入，加快推動農村地區的發展。

[1]朱孔來，李靜靜,樂菲菲.中國城鎮化進程與經濟增長關系的實證研究[J].統計研究，2011(9).

[2]鄭鑫.城鎮化對中國經濟增長的貢獻及其實現途徑[J].中國農村經濟，2014(6).

[3]王婷.中國城鎮化對經濟增長的影響及其時空分化[J].人口研究，2013(9).

[4]王立新.經濟增長、產業結構與城鎮化—基于省級面板數據的實證研究[J].財經論從，2014(4).

[5]宋麗智.我國固定資產投資于經濟增長關系再檢驗：1980-2010年，宏觀經濟研究[J].2011(11).

[6]游士兵，徐濤.腐敗、投資與經濟增長—基于1997-2013年省級面板數據的分析[J].產經評論，2016，7(1)：136-146.

徐濤(1991-)，男，土家族，武漢人，碩士研究生，武漢大學經濟與管理學院，研究方向：國民經濟運行。