中部地區城鎮化影響因素的空間溢出效應分析

周　慧

(中央財經大學 經濟學院，北京 100081)

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中部地區城鎮化影響因素的空間溢出效應分析

周慧

(中央財經大學 經濟學院，北京 100081)

基于2009—2013年中國中部地區80個地級市面板統計數據，構建空間計量模型，實證分析中部地區城鎮化發展的影響因素及相應的空間溢出效應。研究發現，城鎮化發展存在顯著的空間相關性；是否省會城市對地區城鎮化水平有顯著影響；而在控制省會城市影響下，地區經濟增長對城鎮化發展具有顯著的區域內溢出、區域間溢出以及空間總溢出效應，區域內人均GDP提高會促進城鎮化水平的提升；第二三產業產值占比、經濟開放程度對地區城鎮化發展也具有正向空間溢出效應，而金融機構資金運用水平、城市土地擴張對人口城鎮化率的溢出效應為負。

中部地區；城鎮化；空間溢出效應

一、引言及文獻綜述

作為人才、技術、創新的搖籃，城市是一國或地區經濟增長的引擎。而城鎮化不僅是經濟發展、社會進步的客觀結果，也是現代經濟增長的重要助推器。斯蒂格利茨曾斷言，中國的城市化和美國的新技術革命是21世紀影響人類進程的兩件大事*本文對城鎮化與城市化兩種表述的內涵暫不作具體區分。。改革開放后，中國城鎮化進程明顯加快，2015年底中國城鎮常住人口達到77116萬，城鎮化率為56.1%*數據來源于國家統計局網站。。《國家新型城鎮化規劃》指出，到2020年中國人口城鎮化率要達到60%。城鎮化作為中國各項經濟事業發展的總抓手，是擴大內需的長期動力和推動經濟持續健康發展的“火車頭”。

圖1　全國與中部地區2009—2013年人均GDP和城鎮化率

中部地區承東啟西，接南連北，區位條件優越。到2013年底，中部地區城鎮化率達到48.49%，低于全國平均水平5.24個百分點；經濟總量達到127305.6億元，約占全國經濟總量的20.2%*數據來源于國家統計局網站。。一直以來，中部地區城鎮化發展相對滯后，這不僅影響了中部地區的發展，甚至制約全國的協同發展。一般而言，城鎮化水平越低，城鎮化速度與經濟增長的相關性越強，當前中部地區進入城鎮化加速發展的關鍵時期，迫切需要對影響城鎮化發展的內在機制進行深入研究。城鎮化以空間綜合變化為基本特征，是空間體系下各種要素重新配置和資源向城市集聚的過程。資源向城市集聚的過程，一方面促進了本地區經濟發展，另一方面通過擴散效應帶動了周邊地區發展。換言之，隨著區域開放程度的不斷提高，不同區域之間要素流動增強，經濟聯系日益密切，城市經濟活動不僅依賴于自身的發展，也受周邊地區經濟要素資源的影響，區域之間的相關性不可忽視。然而，目前對城鎮化的研究大多忽視區域之間的空間相關性以及異質性*空間相關性(又稱為空間依賴性)是指空間個體觀測值之間相互依賴、相互影響。造成空間相關性的主要原因是要素在空間上的流動、技術溢出； 空間異質性指空間單元存在發達地區和落后地區、中心(核心)地區和外圍(邊緣)地區的經濟地理結構非均質性。，導致結論缺乏相應的解釋力，因而從空間角度考察地區之間城鎮化相關性及影響機制很有必要。

當前城鎮化研究，城鎮化影響機制是重點，從要素投入、消費需求、政府作用、金融發展、技術創新、集聚成本、戶籍制度等角度切入的研究都有之。伴隨各種要素在空間上集聚，在人力資本及信息外溢的作用下，城鎮的集聚能力得到增強；城鎮的集聚創造了更多的就業，促進勞動力不斷向城市轉移，然而集聚成本過高影響到經濟的持續增長和結構轉型，造成城鎮發展的滯后。中國經濟增長與宏觀穩定課題組(2009)發現，隨著人均GDP的提高，各國的城鎮化水平都得到了提升。中國城鎮化快速發展得益于：資本要素投入(王志剛 等，2006)、基礎設施投入(王小魯，2002；劉生龍，2010)、消費需求增加以及體制機制創新(王國剛，2010)。中國經濟增長前沿課題組(2011)認為，公共基礎設施投資的增加，推動了中國城鎮化和區域經濟增長，而土地財政具有直接加速效應。

上世紀70年代后，空間計量方法被廣泛應用到要素集聚的空間外部性研究中。利用空間計量聯立方程，柯善咨(2009)研究發現，在一定地理范圍內，城市間GDP增長有相互促進作用；呂健(2011)采用探索性空間數據分析方法，得出空間效應對城市化水平的地區收斂具有正向作用；丁志國等(2011)采用省級面板數據構建空間計量模型，指出相鄰地區城鎮化聯系密切，溢出效應明顯。然而也有研究表明，中國各城市的城市化水平及相互之間的社會經濟因示關存在明顯的空間依賴關系，空間溢出效應對中國地區經濟發展的作用不可忽視(蔣偉，2009；王偉進 等，2012；潘文卿，2012)；劉華軍等(2014)使用空間回歸模型偏微分法，對中國各省域城鎮化在區域內以及區域間的經濟增長直接效應、間接效應和總效應空間溢出效應進行了分解；通過對中國31個省(區市)城市化效率進行空間效應分析，劉文峰(2015)指出，各省(區、市)城市化效率有不平衡性，存在相互學習模仿、空間集聚及溢出效應，而產業結構、對外開放水平對城市化效率有正向影響；通過考察中國八大區域經濟發展的區域內乘數效應、區域間溢出效應及反饋效應，潘文卿(2015)指出政府應當重視地緣經濟，消除地方保護，降低地區間商品流通成本，更好地發揮相鄰地區間的溢出效應。綜上，現有研究大都建立在傳統計量經濟學對樣本空間均質的假定基礎上，而忽視了空間異質對研究結果造成影響。

通過梳理現有文獻，已有研究有三點不足：其一，多數研究采用截面數據的定性靜態分析，基于面板數據的分析較少，缺少城鎮化影響機制空間特征的動態研究。計量經濟方法中，采用時間序列數據分析一般無法考慮到空間相關性問題，因為截面數據可以處理空間自相關問題，假定各截面單元為同質與現實不符，從而降低了計量結果的可靠性；其二，忽視了空間因素的影響。地理學第一定律告訴我們，任何事物之間都是相關的。Anselin(1988)指出，從計量角度上忽視空間效應的普通計量回歸結果在一定程度上是有偏的。傳統的城鎮化影響機制研究極少涉及空間因素，隨著中國市場化程度的不斷提升，區域之間資源要素流動不斷加強，空間外部性成為研究城鎮化與經濟增長問題不可忽視的因素；其三，現有研究大多是以省級個案或東、中、西三大區域城鎮化水平進行分析，而對中部地區城鎮化空間溢出效應的研究較少。近年來，中國城鎮化地區貢獻內陸化趨勢逐漸顯著，新一輪人口城鎮化進程中內陸地區尤其是中部地區發揮著越來越強的支撐作用。本文基于空間經濟的視角，明晰中部地區城鎮化發展的影響機制，對城鎮化影響因素進行空間溢出效應分解，從而為中部地區制定城鎮化發展戰略提供了重要依據。

二、空間統計分析與空間效應分解

(一)空間相關性檢驗

根據Tobler地理學第一定律，任何事物之間均相關，離得越近的事物相關性越高，空間關聯越密切。在進行空間自相關測度之前，需要證明兩個區域存在空間上的依賴性，測度常用方法是Moran′I指數(Anselin，1988)。對中部地區80個地級市的人均GDP(被解釋變量)和人口城鎮化率(核心解釋變量)進行空間相關性檢驗，建立方程如下：

(二)空間權重矩陣

進行空間計量分析的前提是度量區域之間的空間“距離”，空間權重矩陣在實際分析中設定為外生，包含n×n維的區域i和區域j之間空間聯系為外生信息，通過權值計算而無需通過模型估計即可得到。要描述城市i與城市j的空間關系，若元素為wi，則空間權重矩陣W為：

在鄰近原則下構建空間權重矩陣W，矩陣元素wij在空間單元i和j相鄰時取值1，不相鄰取0。矩陣元素為0或1，是否相鄰被用來描述空間單元之間關系，其假設在于相鄰地區之間存在相互影響關系，不相鄰的空間單元之間不存在聯系。該種方法構建的權重矩陣能夠較為直觀地反映區域間的空間位置關系，雖然對空間關系的描述存在一定缺陷，但卻被眾多學者接受，同時其對經濟活動的反映并未受影響。因此，考慮數據的可得性以及應用中的有效性，鄰近原則下的空間權重是可取的。

(三)空間回歸模型的參數釋義與溢出效應分解

Anselin(1988)認為，當空間滯后項回歸系數不為0時，普通回歸系數反映的自變量對因變量影響結果是有偏的，應用空間偏微分方法對總效應進行分解，可在一定程度上描述變量之間的空間交互作用。通過一般面板數據的空間杜賓模型對相關參數及溢出效應進行分解：

y=λWy+Xβ+ε

(1)

其中，y為被解釋變量；X包括核心解釋變量和控制變量；W為反映空間各單元空間關系的權重矩陣。式(1)可改寫為：

Ay≡(I-λW)y=Xβ+ε

y=(I-λW)-1Xβ+(I-λW)-1ε

(2)

χr=(χ1rχ2r…χnr)′

(3)

Sr(W)≡βr(I-λW)-1

其中，X為n×k矩陣，即樣本容量為n的k列解釋變量(解釋變量個數)；In表示n階單位矩陣。式(3)展開可得：

三、 變量、數據與模型設定

(一)數據來源及變量說明

中國區域經濟發展極為不均衡，東、中、西部市場發育程度存在顯著差異。在研究城鎮化與經濟增長關系時，關鍵對各區域分別進行，以比較東、中、西部經濟社會差異，突出中部地區在中國經濟社會發展中的重要意義。本文分析對象為中部地區80個地級市2009—2013年面板數據*中部地區包括安徽、山西、江西、湖南、湖北、河南六省，地級以上城市數量分別為：16、11、11、13、12、17。，數據來源于《中國區域經濟統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、中經網統計數據庫、中國經濟與社會發展統計數據庫*安徽省巢湖市于2011年7月并入合肥市，改設為縣級單位，故本文將其剔除；同時考慮數據可得性，不包括湖北省仙桃市、神農架林區、恩施土家族苗族自治區及湖南省湘西土家族苗族自治區。，運算的軟件是Stata12.0及相應軟件包。

在指標選取上：被解釋變量為各地級市人口城鎮化率(Urb)，用常住人口占總人口比重表示；借鑒馬孝先(2014)、褚麗娟(2015)等的做法，用地區經濟發展水平(gdp)、地區人均金融機構資金運用額(Fin)、城市土地擴張(Land)、第二三產業產值占比(Ind)和經濟開放程度(Open)作為解釋變量；此外，由于省會城市作為各省經濟政治中心，在交通基礎設施建設、吸引外資能力、金融發展水平以及政策傾斜等方面都有較大的優勢，本文引入省會城市作為虛擬變量(D)，以控制省會城市與其他地級市的這種差異。

解釋變量包括：人均地區生產總值(gdp)；城市土地擴張(Land)，用各地級市建成區面積占城市總面積比重表示；第二三產業產值占比(Ind)，用各地級市第二、三產業增加值之和占地區GDP的比重表示；經濟開放度(Open)，用各地級市實際利用外資額占地區生產總值比重來表示；金融發展(Fin)，用人均金融機構資金運用額即各地級市人均金融機構人民幣資金運用(各項貸款)表示；對于省會城市虛擬變量(D)，省會城市D取值為0，非省會城市為1。為了比較傳統計量方法與空間計量回歸方法的差異，本文采用較為常用的雙對數模型*采用雙對數模型的優點在于，可以提高模型的擬合度；模型參數表示彈性的概念，具有更加直觀的經濟含義。，構建普通回歸模型如下：

ln Urbit=c0+β1ln Gdpit+β2ln Indit+β3ln Finit+β4ln Openit+β5ln Landit+β6Di+εit

其中，c為常數項，β為回歸系數，ε為隨機誤差項。

(二)空間相關性檢驗

圖2　城鎮化率與人均GDP取對數后的散點圖

人均GDP與城鎮化率的Morans'I指數2009年2010年2011年2012年2013年lngdp0.141**0.143**0.146**0.149***0.149***lnurb0.158***0.181***0.166***0.165***0.164***

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下通過檢驗。

回歸結果表明，2009—2013年間，中部地區80個地級市城鎮化率的Morans′I指數均為正，Z統計量均大于1.96，通過5%以上的顯著性水平檢驗，說明中部地區各城市的城鎮化發展水平和經濟增長之間存在空間自相關性(表1)；經濟增長的空間自相關呈現出逐漸增加的趨勢，而城鎮化率的空間相關性趨勢則不明顯，表明隨區域市場化和城鎮化水平的不斷提高，地區間的要素、商品和勞務流動壁壘破除，各地政府越來越重視并加強區域間的交流和合作，地區間的經濟聯系日益密切，中部地區經濟一體化程度不斷提升。

(三)空間計量模型的設定

通過對中部地區80個地級市進行空間檢驗，各空間單元存在集群現象，且隨時間推移集群特征越來越顯著，表明各城市經濟活動之間存在溢出效應。因此，需要構建空間面板數據模型，選用適當的計量方法對模型進行估計，即使用相較于空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)更為廣義的空間杜賓模型(SDM)。空間計量回歸模型設定如下：

其中：ln Urbit為區域i在t時刻被解釋變量城鎮化率的觀測值；ln Gdpit、ln Openit、ln Finit、ln Indit、ln Landit為區域i在t時刻影響地區城鎮化率的解釋變量觀測值；Di表示省會城市虛擬變量；∑Wijln Urbjt表示被解釋變量的空間滯后項；∑witln Gdpjt、∑witln Openjt、∑witln Finjt、∑witln Indjt、∑witln Landjt分別表示各解釋變量的空間滯后項；α0為常數項；β與θ均表示K×1維參數向量；W為空間權重矩陣；μi、λt分別表示區域i的個體效應和時間效應；ρ為被解釋變量空間滯后項回歸系數。

四、 實證結果分析

在空間杜賓模型中，被解釋變量空間滯后項回歸系數ρ值在1%的顯著性水平下不為零，空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)的LM檢驗在5%以下的顯著性水平上拒絕原假設，即模型中既存在空間誤差項也存在空間滯后項，說明采用空間杜賓模型(SDM)是恰當的。通過空間計量模型回歸結果進行Hausman檢驗表明，在1%的顯著性水平下強烈拒絕“H0：ui與xit不相關”的原假設，說明采用固定效應模型更優。引入省會城市這一虛擬變量(表3)的回歸結果表明，省會城市對城鎮化水平有顯著影響，而非省會城市則不甚顯著*省會城市虛擬變量是不隨時間改變的地區屬性變量，因此在進行模型的固定效應估計時被系統自動剔除。。對影響地區城鎮化發展的因素進行空間溢出效應分解(表4)，控制省會城市與其他地級市的差異影響，地區人均GDP每提高1%將導致本地區城鎮化率提高0.1329%，并抑制周邊地區城鎮化率0.0586%，綜合產生0.0743%的正向溢出。對周邊地區城鎮化產生抑制作用的原因在于，城市在發展過程中對周邊地區要素具有一定“虹吸效應”，不利于周邊城市的城鎮化發展。其他解釋變量的溢出效應分析:(1)地區金融機構人均運用資金額每提高1%，對本地區及周邊城市城鎮化發展分別帶來0.0111%和0.0058%的負向溢出。由于城鎮化建設中基礎設施、產業投資、消費升級、公共服務、社會保障等方面大量的資金需求，導致資金缺口較大；同時資金又多集中在“大城市”(如省會城市)，多流向國企及房地產、制造業等行業，造成資金使用效率普遍偏低，金融服務對城鎮化發展的支撐作用無法顯現。(2)本地區第二三產業增加值占GDP比重每提高1%，可以帶動本地區城鎮化水平提高0.4526%，但會降低周邊地區城鎮化率0.0578%，第二三產業發展反映了地區工業化和信息化水平的提升，本地區第二三產業發展能顯著推動本地城鎮化水平的提高，加大第二三產業發展尤其服務業的發展會推動城鎮化發展。目前，中部地區產業發展各自為營，缺乏聯動，資源整合不足，以致于對周邊地區的城鎮化造成一定程度的抑制。(3)實際利用外資額占地區生產總值比重每提高1%，將推動本地區城鎮化水平提高0.0055%，并間接推動周邊地區城鎮化水平提高0.0020%。需要注意的是，盡管經濟開放度對城鎮化發展溢出效應是正向的，但溢出水平較低，這是由于招商引資作為政府政績考核的一部分，城市間稅收、土地等方面政策相互競爭甚至出現惡性競爭，融資成本、交易費用過高而外資利用效率偏低。(4)城市建成區面積占比每提高1%，導致本地區城鎮化水平降低0.1106%，對周邊地區城鎮化產生0.0193%的負溢出，表明中部地區城市擴張和人口增長尚未形成良性互動，這主要由于各類新區、開發區跟風建設現象嚴重，城區擴建過于超前，人口的城鎮化滯后于土地的城鎮化。

表2　普通計量回歸結果

注：括號內數值為系數的t統計量或z統計量；F檢驗、Wald檢驗、Hausman檢驗括號內為概率P值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下通過檢驗。

表3　空間計量回歸結果

注：括號內數值為系數的z統計量或t統計量；F檢驗、Hausman檢驗括號內為概率P值；***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下通過檢驗。

表4　空間杜賓模型(SDM)的溢出效應分解

注：括號內數值為系數的z統計量；***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下通過檢驗。

五、結論及政策含義

本文利用2009—2013年間中部地區80個地級市面板數據，實證測算了地區經濟增長、地區金融機構資金使用、城市土地擴張、第二三產業產值占比、經濟開放程度等因素對城鎮化水平的空間溢出效應，得到如下結論：中部地區城鎮化發展具有顯著的空間相關性，鄰近地區城鎮化發展水平顯著相關，區域間城鎮化發展存在一定的“示范效應”；在考慮各城市單元空間相關性前提下，本地區人均GDP每提高1%，能夠提升當地0.1329%城鎮化率，降低周邊地區0.0586%城鎮化率，表明經濟增長對本地區城鎮化發展具有顯著的正向溢出效應；第二三產業增加值占比對城鎮化發展溢出效應相對突出，表明當前階段產業優化與升級對中部地區城鎮化發展具有重要的推動作用；城市土地擴張對本地區人口城鎮化發展負向溢出效應顯著。

本研究的政策含義為：一、當前中部地區產業結構處于調整時期，而城鎮化發展顯著處于加速發展期，中部地區應當以產業結構調整為支撐，構建現代農業、現代制造業、現代服務業為一體的城鎮化體系，有效利用區域空間，以此推進中部地區城鎮化健康快速發展；二、應當扭轉中部地區土地利用效率偏低、土地布局使用結構不合理、工業用地占比高、生活和基礎設施用地低等問題，切實提高城市土地綜合承載能力，增加土地利用的經濟、社會、生態綜合效益。

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(責任編輯張坤)

Spatial Spillover Effects Analysis on Influencing Factors of Central China Urbanization

ZHOU Hui

(School of Economics, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081)

Based on panel data of 80 cities in central China in 2009-2013, by constructing a spatial econometric model, the paper makes an empirical analysis of influencing factors of urbanization development in central China as well as spatial spillover effects of various factors. The study shows that there exists significant spatial correlation urbanization between the 80 cities, and whether provincial capital cities have significant influence on regional urbanization. When provincial capital cities influence is controlled, regional economic growth has significant influence on urbanization′s intra-regional overflow, inter-regional overflow and spatial total overflow. The improvement of intra-regional per capita GDP promotes the development of urbanization. The output value proportion of secondary and services industries and degree of economic openness have positive spatial overflow on regional urbanization, while capital operation of financial institutions and urban land expansion have negative spatial overflow on spillover effects of population urbanization rate.

central region; urbanization; spatial overflow

2016-01-14

周慧(1982--)，女，安徽淮北人，中央財經大學經濟學院博士生。

國家自然科學基金應急項目“新型城鎮化對扶貧開發的影響與應對研究”(71541034)。

F061.5；F291.1

A

1001-6260(2016)04-0016-08

財貿研究2016.4