中國城鎮化的經濟增長與收斂雙重效應
——基于2000與2010年中國1968個縣份空間數據檢驗

張蒞黎，趙果慶，吳雪萍

(云南財經大學 統計與數學學院，云南 昆明 650221)

一、引言

改革開放后，我國推行一部分地區，一部分人先富起來的發展戰略。我國東部率先開放發展，推動中國經濟持續增長。隨之而來的是收入差距的擴大，給中國經濟發展和社會穩定帶來了嚴峻挑戰。在收入差距中重要問題之一就是相比東部地區而言，中部和西部地區人均收入增速較慢，還相對比較落后，我國區域經濟發展差距擴大。在由區域(空間)、城鄉、行業和個人形成的多層次收入差距體系中，地區差距是影響國家收入分配的基礎。解決不均等問題可以通過縮小或消除城鄉差異，也可以同時或先后縮小地區差異來實現[1]。

為了縮小區域之間的發展差距，我國已在1999年、2004年、2007年先后啟動實施了西部大開發、促進中部崛起以及振興東北老工業基地等全域性發展戰略體系。西部大開發戰略取得相應效果，促使中國區域經濟從趨異轉向收斂[2]。一些研究也表明，不同空間尺度的空間單元有人均GDP差距開始收窄：從地區尺度，中國地區人均GDP發展出現了收斂[3]；從縣域尺度，我國縣域人均GDP存在穩健的條件收斂[4]。這是否意味著隨著增長的繼續，空間差距隨之縮?。窟M一步的問題是什么因素或方法能同時實現空間增長與收斂？這是十九大報告提出實施區域協調發展戰略中依靠城市化與城市群發展，建立更加有效的區域協調發展新機制的一個關鍵問題。

解決地區收入差距擴大和促進增長是中國面臨的重要挑戰。人們已把同時解決兩大挑戰的希望寄托在城市化上。改革開放40年來，中國城市化有力地支撐了中國經濟增長的奇跡[5]。城鎮化對經濟增長有促進作用[6]，這已是一個共識。甚至于，城市化成為未來中國經濟繼續保持較高增長率的主要動力[7]。對于收入差距，城鎮化是中國解決貧富差距和消除貧困的唯一出路[8-9]。中國發展一方面居民收入不可能沒有差距，也不可能同步富裕；另一方面也不能差距過大，更不能貧富懸殊，而只能是通過沿海地區先發展帶動中西部發展，既鼓勵促進效率又注重公平，既充分調節增長效率又不出現兩極分化。這方面，萬廣華和蔡昉等(2012)[1]認為城市化可以兼得增長與收入差距縮小，以此推論，城市化不僅可以促進增長，而且可以減小城鄉收入差距，進一步縮小地區收入差距，最后是縮小個人收入差距。

諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨(Joseph E. Stiglitz，2001)曾提出，21世紀影響世界的兩件大事，一是中國的城鎮化，二是美國的高科技，并認為城市化將使中國成為世界領袖。中國城市化如能有力地支撐中國經濟增長，同時也實現空間收入差距的縮小，這將演繹波瀾壯闊的城市化史詩，更是人類歷史上的奇跡。中央政府已提出兩橫三縱的城鎮化空間戰略，以優化城鎮化布局和形態。在《國家新型城鎮化規劃(2014-2020年)》明確指出，城鎮化可以促進保持經濟持續健康增長，城鎮化以縮小地區差距，推動區域協調發展。李克強(2015)也指出，實現可持續發展，逐步縮小城鄉和區域差距，首要的關鍵之措是推進新型城鎮化，新型城鎮化的過程就是中國逐步縮小城鄉和區域差別的過程[10]。

顯然，無論是學者的研究，還是政府的預期，城市化可以促進地區增長與差距縮小還只是一種假設，尚未得到檢驗。本文將從城鎮化推進地區增長及收斂的角度，對這個經驗命題進行檢驗。其原因之一，如果城鎮化能推進經濟增長，那么城鎮化就具有增長效應；反之，如果城鎮化阻礙經濟增長，那么城鎮化就不具有增長效應。另一方面，以人均GDP為指標，如果城鎮化能促進經濟增長收斂，那么說明低收入地區的經濟增長率將會高于高收入地區，收入差距縮小，實現空間公平。這也就是要檢驗城鎮化是否是一種公平增長的城鎮化。

中國地域遼闊，地區資源稟賦差距很大，存在許多具有特定經濟增長特征的區域。為了揭示大范圍空間經濟增長的收斂特征，本文從縣域層面出發，對城鎮化的經濟增長收斂性進行全域性研究，這也有助于更加深入地了解中國復雜的區域經濟收斂情況與城鎮化效應。基于此，本文主要回答下述問題：中國縣域城鎮化是否促進了經濟增長，同時促進增長收斂，實現雙贏？雙贏出現在哪些區域，空間結構如何？這對我國實施積極的城鎮化策略，對空間經濟既公平又有效率的發展具有十分重要的意義，對一帶一路中城鎮化的經濟地理重構也不失價值。

縣域經濟在中國占有極其重要的地位，是國民經濟的區域基礎和基本構成單元。鑒于此，本文把城鎮化分為城鎮化水平與城鎮化進程兩個方面，全面分析城鎮化的靜態與動態效應，以2000年與2010年中國縣域1968個樣本在收斂方程中分別用普通最小二乘(OLS)回歸從“全域”上實證城鎮化的區域經濟增長與收斂雙重效應存在性，并用地理加權回歸模型(GWR)從“個體”上測度城鎮化雙重效應的空間異質性，通過空間可視化更為清晰地展示城鎮化的雙重效應空間結構。本文的結構如下：第二部分是基于文獻，提出中國城鎮化的地區增長與收斂雙重效應經驗假設；第三部分是中國城鎮化與空間增長的關系與特征事實；第四部分是設定估計城鎮化雙重效應的計量模型；第五部分是模型參數估計；第六部分是城鎮化空間增長收斂效應與增長效應分析及可視化；第七部分是結論與含義。

二、中國城鎮化的地區增長與收斂雙重效應：文獻與假設

(一)城鎮化促進增長

世界主要國家的發展歷程表明，一國的城市化與經濟增長密切關聯。一般認為，城市化對經濟增長通常表現出正向的驅動作用，這是因為在城市化進程之中，隨城市數量增加和規模擴大，非農產業和非農業人口持續集聚，推動了經濟增長。從經濟學角度來看，城市化是在空間體系下的一種經濟轉換過程，人口和經濟之所以在城市集中是空間集聚效應和規模經濟作用的結果。城市規模效應非常重要，規模有利于市場成長，也有利于提高勞動生產率，促進經濟增長。

從文獻看，城市化水平具有經濟增長效應。城市化水平和人均產出呈現顯著正相關，城市化水平的提高能夠對經濟增長起到一定的促進作用，我國城鎮化進程與經濟發展水平之間存在長期穩定的均衡關系[11]。我國城鎮化率每提高一個百分點，可以維持7.1%的經濟增長[12]。吳福象和劉志彪(2008)分析了城鎮化對經濟增長的促進作用[6]。Quigley(2010)認為城鎮化是經濟增長、生產率提高和收入增長的重要推動力[13]。

(二)城鎮化促進收入差距縮小

從城鄉收入差距看，根據國際經驗，城市化最終能夠實現城鄉收入的趨同。首先，城市化意味著農村剩余勞動力轉移到生產率更高的城市部門，使得邊際勞動收益幾乎為零的農民移民后能夠獲得可觀的收入；其次，隨著農村剩余勞動力的減少，農業規模經營和農業產業現代化就有了可能，留在農村的居民收入也會提高，這必然使城鄉收入差距逐漸縮小。轉變增長方式和縮小城鄉差別最為根本而有效的途徑是大力推進城市化[14]。楊志海等(2013)利用我國1523個縣(市)2005-2010年的大樣本面板數據研究發現：縣域城鎮化的推進能顯著縮小城鄉收入差距，而縮小城鄉收入差距反過來也有利于提高城鎮化水平，兩者呈現出良性互動關系[15]。城市化對降低統計上的城鄉收入差距有顯著的作用[16]。

從地區差距看，城市化或多或少地維持著它的絕對貢獻，但由于整個收入差距的增長趨勢，城市化的相對貢獻也在下降。從長期來看，改革和城市化對收入差距的影響都將減弱，因為改革相對較慢的地區遲早會趕超上來[17]。萬廣華等(2012)[1]的研究表明，各省城鄉差距占全國地區差距的一半，因此，消除各省區的城鄉差距可以把地區差距減少至一半。從個人收入差距看，國內學者一致為城市化可以降低個人收入差距， 城鎮化是中國解決貧富差距和消除貧困的唯一出路，這是一貫的觀點[8，18]。

值得一提的是，城市化影響城鄉收入，城市化過程中的要素空間集聚將創造新的經濟增長和就業機會，實現減貧效應，從而實現縮小貧富差距。Christiaensen和Todo(2014)利用1980-2004年發展中國家的跨國面板數據發現，二級城鎮比大城市的集聚產生更具包容性的增長模式和更快的減貧，城市化模式在爭取更快的減貧方面值得更多的關注[19]。Luc Christiaensen等(2013)利用1991-2010年期間一個相當獨特的小組跟蹤了來自坦桑尼亞卡蓋拉農村家庭的3300多名個人，顯示出大約每兩個脫離貧困的個人或家庭中就有一個通過從農業過渡到農村非農業經濟或二級城鎮來擺脫貧困[20]。Christiaensen和Ravi Kanbur(2017)發現了公共投資從大城市轉向二級城鎮將提高減貧績效的初步證據和論據[21]。單德朋和鄭長德等(2015)研究表明，我國城市化對貧困減緩具有顯著積極影響，但不同城市化模式對城鄉減貧的影響存在異質效應[22]。城市化影響農村貧困的主要機制是通過集聚外部性所帶來的生產效率提高實現減貧，因此核心城市對農村地區和西部地區的減貧效果更為顯著，而二級城鎮對東部地區，尤其是對東部城市地區充當了貧困人口的“就業避風港”，二級城鎮的減貧影響更大。

(三)城鎮化的雙重效應

城鎮化的雙重效應是指城鎮化同時具有促進地區增長效應和地區收入差距縮小效應。世界銀行(2000)的世界發展報告也指出了城市以及城市化進程在推動增長和消除貧困中的重要性。曹裕等(2010)[23]分析表明，城市化縮小城鄉收入差距的作用顯著，城鄉收入差距不利于經濟增長，但這兩種效應均具有顯著的區域差異。沈凌和田國強(2009)研究貧富差別、城市化與經濟增長的關系，認為推進城市化以減少農村人口比單純增加農民收入更有利于經濟的發展，也是解決三農問題的根本方法[24]。城市化對城鄉收入差距、城市化對經濟增長均呈正向影響關系[25]。羅知和萬廣華等(2018)構建了兼顧公平與效率的城鎮化模型，并以中國數據進行實證表明, 發展中國家尤其是中國，應改變阻礙城鎮化的觀點和舉措，以扭轉效率和公平雙輸的結局[26]。

不難看出，目前文獻集中在城鄉收入差距和個人收入差距方面，而較少涉及區域差距。在收入差距體系中，地區收入差距是基礎，城鄉收入差距居于中間層次，沒有地區差距的縮小，要縮小個人差距是不可能的。其實，收入分配差距涉及收入分配制度和收入分配制度改革的問題，城鎮化是一個經濟發展的必然趨勢，兩者有直接的關系。只不過是從總體上來說，城鎮化的發展有利于提高人民生活水平，有利于促進經濟增長，促進城鄉一體化，縮小城鄉居民收入差距。

(四)地區增長收斂

新古典增長理論認為地區間經濟發展趨于收斂，采用回歸模型來檢驗絕對收斂。在一個國家的空間(區域)增長過程中，以人均產出來衡量，貧窮空間單元比富?？臻g單元的經濟增長更快，貧富差距縮小，以致經過一定的時間，前者能趕上后者，即區域人均增長速度傾向于與其人均產出的初始水平成反向關系，Barro和Sala-i-Martin(1991，1992)[27-28]等稱它為β型收斂，提出絕對β收斂回歸模型。然而，Quah(1996)對增長及收斂動力學給出了一種解釋，把趨同與收入分配的動態聯系起來，研究表明：通常的經驗分析-橫截面(條件)收斂回歸、時間序列建模、面板數據分析可能會對理解收斂性產生誤導；一些證據支持“趨同俱樂部”概念，一些證據表明窮人越來越窮，富人越來越富有，中產階級消失了[29]。Quah(1996)對經濟增長的收斂性做出了實證研究，他們的研究結果均表明經濟增長表現為不同形態的收斂特征，利用Markov概率分布對105個國家相對收入研究的結果表明世界收入分布正從類似正態分布向“雙峰收斂”的分布格局演化，在“雙峰模式”中，每個“峰”僅代表了某類趨同俱樂部，而不能反映出該類趨同俱樂部的個體數量信息；如果不能通過制度改進和技術創新來支持進一步的增長，也就無法達到“雙峰”假說所限定的生產要素和制度因素條件[30]。顯然，區域經濟增長在地理空間上存在異質性，并不是隨機分布的或者是平穩的，存在空間的集聚性。

目前檢驗區域增長過程中是否存在β型收斂的方法是采用回歸模型來檢驗絕對收斂，并通過引入諸如城市化、產業結構等控制變量來檢驗條件收斂，分析出現收斂現象的原因。Berthelemy，Varoudakis(1992)把貨幣供應量占GDP比重，進出口占GDP比重，政府消費占GDP比重和啞變量(OPEC國家為1，產油國和其它國家為0)引入絕對收斂模型，估計了β收斂及對系數進行正態分布檢驗[31]。Ling Yin，George Zestos and Leo Michelis(2004)[32]在實證歐盟采取共同的政策促進經濟發展“和諧和平衡的擴張”效應時，也把投資占GDP比重、通貨膨脹率、政府消費占GDP比重、內閣的變化、識字率和地區啞變量引入新古典增長模型，檢驗了不同時期的絕對β收斂性和條件β收斂性。Somesh K. Mathur(2005)也用人均GDP的條件β收斂方程，采用1961年到2001年東亞和南亞地區的數據檢驗了“條件收斂假說”[33]。在實際中，若一個國家或地區的經濟距離自己的穩定狀態越遠，經濟增長越快時，則存在條件β收斂。

地區間收入增長趨于收斂或發散是地區差距變化的一種重要測度。也就是說，地區間收入增長趨于收斂，那地區間的收入差距在縮小。近年來關于中國地區差距是否擴大的爭論又使得這一問題成為研究熱點。特別是伴隨著空間計量經濟學的應用，將空間依賴性及空間異質性的影響納入中國地區間收入增長收斂問題的研究中，對絕對收斂、條件收斂、俱樂部收斂進行度量。蔡昉和都陽(2000)的研究發現，改革開放以來，中國地區經濟不存在全域性的收斂現象，但存在俱樂部收斂[34]。周亞虹等(2009)[35]的研究也表明，中國經濟還處于加速增長的發散狀態，富裕地區的經濟增長向收斂狀態過渡，相對于富裕地區，相對落后地區的經濟增長存在發散現象。覃成林等(2012)研究也表明，中國長江三角洲區域經濟增長過程的空間俱樂部趨同客觀存在[36]。潘文卿(2010)發現從1990年前后兩個時期看，中國地區經濟增長表現出不同的收斂特征，出現了東、中、西三大收斂“俱樂部”[37]。

值得一提的是在縣域尺度上，國內也有研究縣域增長收斂的文獻出現。陳芳和龍志和(2011)基于我國2000-2007年1994個縣的非平衡面板數據實證的結果表明，我國縣域經濟存在條件β收斂，縣域經濟間的發展差距縮小[38]。許洪范(2011)基于反映中國縣域發展的經濟結構因素把縣域分成三類，使用Panel Data模型對1989-2004年中國縣域經濟發展差異的收斂性進行計量檢驗，結果表明，中國縣域經濟增長差異存在α趨異，另外在絕對β檢驗過程中發現中國縣域經濟整體存在發散的趨勢，不同類縣域經濟差異存在α趨異，有的類存在明顯的俱樂部收斂[39]。顯然，縣域增長是否收斂并沒有一致性結論。

(五)城鎮化的地區增長與收斂效應假設

從文獻看出，城市化具有推進地區經濟增長與收斂的“雙重”效應。實際上，城市化推進經濟增長具有空間差異性。城市化促進地區經濟增長的作用具有空間差異性，在沿海地區的作用顯著大于內陸地區[40]。然而，城市化進程在空間上也存在差異性，東部地區城市化水平明顯高于西部地區，但實證研究的結果表明，地區城市化水平存在著絕對β收斂，在考慮了空間效應之后，收斂的速度有所加快[41]。也就是說，城市化水平低的地區城市化進程較快，較高城市化水平提升促進了經濟增長，較高經濟增長進一步促進人均收入水平的增加，較高人均收入水平的增加自然縮小了地區的人均收入差距，形成一種趨于各自均衡態的循環機制。因此，城市化成為積極尋求地區增長與人均收入差距縮小之間的重要通道和結合點。

如果城鎮化同時具有發展推動地區經濟增長和縮小地區增長差距的作用，那么國家就應該采取優先推進城鎮化戰略，著眼于城鎮化與經濟增長、地區收入協調發展的調控。城鎮化推進經濟增長的動因在于擴大內需，也是我國經濟發展的根本動力。目前我國常住人口城鎮化率不僅遠低于發達國家，也低于人均收入與我國相近的發展中國家，還有較大的發展空間。城鎮化水平持續提高，會使更多農民通過轉移就業提高收入，通過轉為市民享受更好的公共服務，從而使城鎮消費群體不斷擴大，消費結構不斷升級，消費潛力不斷釋放，也會帶來城鎮基礎設施、公共服務設施和住宅建設等巨大投資需求，這將為經濟增長提供持續的動力。另一方面，改革開放以來，我國東部沿海地區率先開放發展，形成了京津冀、長江三角洲、珠江三角洲等一批城市群，有力推動了東部地區快速增長，成為國民經濟重要的增長極。但與此同時，中西部地區發展相對滯后，一個重要原因就是城鎮化發展很不平衡，中西部城市發展明顯不足。隨著西部大開發和中部崛起戰略的深入推進，東部沿海地區產業轉移加快，在中西部資源環境承載能力較強地區，加快城鎮化進程，培育形成新的增長極，有利于促進經濟增長和市場空間由東向西、由南向北梯度拓展，推動人口經濟布局更加合理、區域發展更加協調。因此，城鎮化的過程，既是中國經濟增長的過程，同時又是逐步縮小城鄉和區域差距的過程。

城鎮化可以推動經濟增長，這是因為城鎮化帶來的要素集聚，可以產生集聚效應，如知識外溢、規模效應、范圍經濟等[14]。根據《2009年世界發展報告：重塑世界經濟地理》框架結構，城市化是經濟地理重塑的關鍵變量[42]。一方面，城市化是移民、集聚、專業化的結果，是經濟地理重塑的驅動力；另一方面，城市化通過移民、集聚、專業化，縮小密度，縮短距離和減少分割，提高了經濟的空間集聚效率和專業水平，從而促進了經濟增長，同時由于城市化減少了分割，實現增長的一體化。城市化的經濟地理重塑核心在于要素集聚形成或改善空間生產函數，促進經濟增長，同時形成增長極中心區，帶動外圍區域以較快的速度增長，縮小空間差距，實現中心—外圍結構的一體化，促進區域協調發展。

城市化可以實現增長與收斂的“雙重”效應，這是國家城鎮化戰略以及我國依靠新型城鎮推進區域協調發展隱含的一個經驗假設，也是我國推進城鎮化要達到的理想境界。盡管，文獻提到城鎮化的雙重效應，也用β收斂方程研究了我國地區增長的收斂性，但目前把城鎮化引入β收斂方程的實證成果比較少，用β收斂方程檢驗城鎮化增長效應和收斂效應的文獻也較少見，對城鎮化“雙重”效應的空間異質性測度更是鮮見。雖然，目前的文獻沒有專門研究城市化對我國空間增長收斂的影響，但卻為研究城市化對增長收斂的影響研究積累了方法。一些不易觀察到的現象是空間效應引入收斂研究后發現的。Lesage(1999)實驗結果表明，地理加權回歸模型(GWR)的估計結果能夠很好地解釋區域經濟增長的過程[43]。區域經濟增長與城鎮化在地理空間上并不是孤立的、隨機分布的，而是與周邊環境具有密切的聯系，區域經濟增長總是受到周圍區域經濟增長狀況的影響[30]。中國縣域經濟差距十分明顯，用GWR可以更精準地測度城鎮化的縣域增長與收斂“雙重”效應，展示全域效應與集聚特征。

三、中國城鎮化與空間經濟增長:關系與特征事實

(一)數據來源

中國2000年人均GDP來自2001年《中國縣(市)社會經濟統計年鑒》的縣市GDP及年末總人口數計算，并以8.2783元/美元匯率折算成美元，2010年人均GDP來自2011年《中國區域經濟統計年鑒》，并以6.7695元/美元匯率折算成美元。中國2000年和2010年縣域城鎮化的數據分別來自《2000人口普查分縣資料》和《中國2010年人口普查分縣資料》。由于縣市劃分，兩個年份空間樣本數有所不同，根據同名對應調整，此外，31個省、市和自治區政府所在城市縣級單元的城市化水平接近100，為研究城鎮化的真實效應，沒有把省會城市的縣級單元納入本文研究樣本中，經過上述處理，得到本文的研究樣本數為1968個，其中東部有530個，中部有597個，西部有841個[注]西部分別是四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古；中部地區分別是山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南。。

(二)空間分布特征事實

一個變量增長率：

ri=ln(yi, t+T-yi, t)/T=ln(yi, t+T/yi, t)/T

(1)

(1)式中，ri為T年平均增長率，yi, t為變量初值，yi, t+T為T年后的變量值。

以(1)式計算，人均GDP增長率高于平均值的樣本數為860個(見圖1)，占樣本總數的43.70%，東部、中部和西部分別為183個、266個和411個，分別占其樣本數的34.53%、44.56%和48.87%。很明顯，高于平均值的樣本數比例西部最高，中部次之，東部最低。而人均GDP增長率低于平均值的樣本數為1108個(見圖2)，占樣本總數的56.30%，東部、中部和西部分別為346個、330個和432個，分別占其樣本數的65.28%、55.28%和51.37%。顯然，低于平均值的樣本數比例東部最高，中部次之，西部最低。對比圖1與圖2看出，人均GDP增長率高于平均值的樣本在西部分布較密集，廣東、海南、福建、河北為主的東南海省份分布較少，相反人均GDP增長率低于平均值的樣本在東部分布比較密集。這說明西部縣域人均GDP增長高于東部縣域。進一步統計結果，樣本的平均增長率為16.55%，東部、中部和西部分別為15.16%、16.67%和17.83%，東部低于平均水平，西部的增長率最高。

2000年城鎮化水平高于平均值的樣本數為1010個(見圖3)，占樣本總數的51.32%，東部、中部和西部分別為362個、309個和339個，分別占其樣本數的68.30%、51.76%和40.317%。以此看，高于平均值的樣本數比例最高的是東部，中部次之，西部最低。而城鎮化水平低于平均值的樣本數為958個(見圖4)，占樣本總數的48.68%，東部、中部和西部分別為166個、288個和504個，分別占其樣本數的31.32%、48.24%和59.93%。西部低于平均值的樣本數比例最高，中部次之，東部最低。對比圖3與圖4看出，城鎮化水平高于平均值的樣本在東部分布較密集，廣東、海南、福建、河北為主的東南海省份分布較多；相反，城鎮化低于平均值的樣本在是中部、西南地區分布比較密集。這說明中部和西南地區大部分縣域城鎮化水平低于東部地區縣域。進一步統計結果，2000年全樣本的平均城鎮化率為20.29%，東部、中部和西部分別為26.15%、20.56%和15.53%，以東部縣域樣本最高，西部縣域樣本的城鎮化率最低。

圖1 PCGDP增長超過平均水平增長的樣本分布

圖2 PCGDP增長低于平均水平的樣本分布

圖3 2000年城鎮化超過平均水平的樣本分布

圖4 2000年城鎮化低于平均水平的樣本分布

以(1)式計算，城鎮化進程(增長率)高于平均水平的樣本數為869個(見圖5)，占樣本總數的44.16%，東部、中部和西部分別為210個、301個和358個，分別占其樣本數的39.62%、50.42%和41.20%。很明顯，中部高于平均值的樣本數比例最高，西部次之，東部最低。而城鎮化進程低于平均值的樣本數為1099個(見圖6)，占樣本總數的55.84%，東部、中部和西部分別為318個、296個和485個，分別占其樣本數的60.00%、49.58%和57.67%。顯然，低于平均值的樣本數比例東部最高，西部次之，中部最低。對比圖5與圖6看出，城鎮化進程高于平均值的樣本在西部分布較密集，廣東、海南、福建、河北為主的東南海省份分布較少。進一步統計，樣本的城鎮化平均增長率為5.09%，東部、中部和西部分別為4.58%、5.24%和5.46%。西部的城鎮化程最快，中部次之，東部最低，中西部城鎮化進程高于東部。

圖5 我國城鎮化進程超過平均水平的樣本分布

圖6 我國城鎮化進程低于平均水平的樣本分布

(三)人均GDP與城鎮化空間演化

在收斂研究文獻中，分析分布演進比較常用的方法是非參數核函數估計的方法。Kernel密度估計是一種重要的非參數方法，可以研究不平衡分布形態。該方法用連續的密度曲線描述隨機變量的分布形態，對隨機變量的概率密度進行估計。核密度估計方法是非參數密度的重要工具分布函數。假設一個數據集x1，x2，…，xn表示一個隨機的從一個未知的概率密度函數樣品的f(x)，那么Kernel密度估計函數f(x)定義為：

(2)

圖7和圖8是根據我國縣域樣本數據，采用非參數估計方法得到的2000年和2010年的人均GDP與城鎮化水平演進Kernel密度函數圖。從圖7可以看出，2000年和2010年的人均GDP核密度分布較為相似，但核密度波峰位置右移且波峰高度略微變矮。這表明人均GDP的差距縮小，收斂現象發生。同樣地，2000年和2010年的城鎮化率的密度分布也較為相似(見圖8)，核密度波峰位置右移且波峰高度明顯變矮，這也表明空間城鎮化水平的差距縮小，發展明顯收斂?？傮w上，我國縣域人均GDP和城鎮化水平分布演進的核概率密度估計都是單峰演進的狀態，整體上沒有呈現平行增長的特征，收斂特征明顯。

圖7 2000年與2010年縣域人均GDP核密度

圖8 2000年與2010年縣域城鎮化水平核密度估計

(四)城鎮化進程與空間增長相關性

計算顯示，城鎮化水平、城鎮化進程與人均GDP增長的相關關系數分別為0.0309與0.0386。當樣本數為1866時，10%顯著水平臨界值為0.037，20%顯著水平臨界值為0.021。顯然，城鎮化進程與人均GDP增長的相關性在10%的水平上顯著，城鎮化水平與人均GDP增長的相關性在20%的水平上顯著。顯然，城鎮化水平、城鎮化進程均與人均GDP增長呈正相關關系。這意味著，城鎮化包括城鎮化水平與城鎮化進程促進了人均GDP的增長。

四、空間異質下城鎮化的經濟增長與收斂雙重效應檢驗模型設定

(一)增長收斂的基礎模型

經濟學認為經濟體不僅初始稟賦不同，社會經濟特征也存在差異，收斂后的穩態條件也不同，各個經濟體會向各自的穩定狀態收斂。新古典增長理論采用回歸模型來檢驗絕對收斂，并通過引入諸如城市化、產業結構等控制變量來檢驗條件收斂，分析出現收斂現象的原因。目前檢驗區域增長過程中是否存在β型收斂的方法是利用計量經濟模型判斷區域增長過程中人均產出增長是否與其產出的初始水平成反向關系。對橫截面數據，隨著空間單元的經濟增長(yi, t+T/yi, t)作為被解釋量，初始經濟水平(yi,t)作為解釋變量，選擇標準的無條件絕對收斂方程作為基礎模型：

(3)

(3)式中，yi,t+T和yi, t為空間單元i在期末t+T和期初t的增長變量，T為樣本時間長度，β為收斂系數，c為常數項。如果β<0存在絕對收斂，且統計上顯著，則可以認為在這一時期的空間單元的經濟增長過程中存在β型收斂趨勢。其說明T年間空間單元的經濟增長與其初始水平成反向關系。根據趨同系數β的估計值，可以計算趨同速度：

r=-ln(1+Tβ)/T

(4)

(二)空間異質性空間收斂模型

空間異質性或空間差異性是指地理空間上的區域缺乏均質性，存在不同的經濟地理結構，從而導致經濟增長存在較大的空間上的差異性?？臻g異質性反映了經濟實踐中的空間觀測單元之間經濟行為(如增長)關系的一種普遍存在的不穩定性。忽視空間異質效應只能在整體上或平均意義上探討空間單元經濟增長收斂性，導致空間收斂空間結構不能顯示。

空間變系數的地理加權回歸(GWR)模型是處理空間異質性的一種良好的估計方法。地理加權回歸模型是一種空間變系數的回歸估計技術，是對普通線性回歸模型的擴展。為了實現正確的估計，在擴展的GWR模型中，特定區位的回歸系數不再是利用全部信息獲得的假定常數，而是利用鄰近觀測值的子樣本數據信息進行局域(Local)回歸估計而得的，隨著空間上局域地理位置變化而變化的變數。把Tibshirani和Hastie(1987)[44]提出的通過利用加權最小二乘法(WLS)對鄰近位置i的局域加權獲得的GWR模型應用于收斂方程，GWR模型：

(5)

(5)式中，(ui,vi)是第i個樣本點的經度和緯度，βi(ui,vi)為連續函數β(u,v)在i點的值。如果βi(ui,vi)在空間各樣本點上保持不變，則模型(5)就退變成全域模型(3)。GWR可以對每個觀測值估計出k個參數向量的估計值，ei為第i個空間單元的隨機誤差，滿足零均值、同方差、相互獨立等球形擾動假定。

局域求解法估計值是依據“接近位置i的觀察數據比那些離位置遠一些的數據對βi(ui,vi)的估計有更多的影響”的思想，利用加權最小二乘法來估計出參數，得：

βi(ui,vi)=(XTWi j(ui,vi)X)-1XTWi j(ui,vi)Y

(6)

(6)式中W是空間權值矩陣?？梢钥闯?，βi(ui,vi)的GWR估計值是隨著空間權值矩陣Wij的變化而變化的。實際研究中常用的空間距離權值計算公式有多種[45]，其一是高斯距離權值(Gaussian Distance)，另一種是指數距離加權值(Exponential Distance)，分別為(7)式和(8)式：

Wij=Φ(dij/σθ)

(7)

(8)

在(7)式、(8)式中，dij為第i個區域與第j個區域間的地理距離，Φ為標準正態分布密度函數，σ為距離向量的標準差，θ為衰減參數(窗寬)。

在空間權值矩陣中，d和θ非常關鍵。若θ趨于無窮大，任意兩點的權重將趨于1，則被估計的參數變成一致時，GWR就等于以OLS估計的經典線性回歸；反之，當帶寬變得很小時，參數估計將更加依賴于鄰近的觀測值。計算適當的窗寬或衰減函數的原理方法很多，最小二乘法仍然是一般常用的方法，其原理是：

(9)

(三)空間異質性下城鎮化水平的空間增長與收斂雙重效應模型

條件β收斂是指空間單元的增長收斂不僅取決于其初始水平，還要受到其他因素的影響。換言之，附加的若干控制變量后，若初始收入水平的估計系數是負的，則稱條件β收斂。為了較全面檢驗城鎮化的增長效應及收斂效應，城鎮化的增長效應包括城鎮水平的增長效應和城鎮化進程的增長效應，而城鎮化的收斂效應，以收斂系數β的變化來進行測度。為此，在(5)式基礎上引入城鎮化水平及城鎮化進程變量，同時還引入控制變量來判斷城鎮化效應的穩健性，模型為：

(10)

(10)式中，uri,t為第i個樣本點的初期城鎮化水平，uri,t+T第i個樣本點的初末城鎮化水平，ln(uri,t+T/uri,t)為第i個樣本點的城鎮化進程，Xi,t為控制變量，ln(piri , 2000)、第二產業比重ln(siri , 2000)和第三產業比重ln(tiri , 2000)。

(四)城鎮化的增長收斂速度測算

根據(10)式與(5)式估計的收斂系數，按(4)式計算城鎮化對增長收斂速度效應：

Δr=r″-r′

(11)

(11)式中，r′=-ln(1+Tβ′(ui,vi))/T，r″=-ln(1+Tβ″(ui,vi))/T。

絕對β收斂指隨著時間推移，所有空間單元都將收斂于相同的人均收入水平，而條件β收斂意味著各個經濟體各自收斂于自身的穩態。從長期來看，經濟體系中各個空間單元體的人均收入差距仍然存在，富?？臻g單元仍然富裕，而落后空間單元還依然還落后，只是落后空間單元在城鎮化的作用下以較高的速度增長，逐步縮小與富?？臻g單元的人均收入差距。

五、參數估計

(一)絕對收斂

先不考慮空間異質性因素，以(3)式作用普通最小二乘回歸(OLSR)估計(1)，后再以(6)式地理加權回歸(GWR)進行估計，其中高斯距離權值(exponential)和指數距離權值(gaussian)分別以圖9和圖10所示，兩種方法在平均水平上進行參數對比分析(表1)。表1中，與OLS估計的(1)相比，GWR的(2)與(3)的R2大幅上升，AIC值大幅較低，GWR的估計優于OLS估計。

圖9 高斯距離權值(gaussian)的W結構

進一步，表1中(2)和(3)的參數是由gaussian和exponential距離權值估計的β′(圖11)平均值。

圖10 指數距離權值(exponential)的W結構

從表1看，(3)的R2比(2)的R2高，(3)的AIC值比(2)的AIC值低，(3)整體上優于(2)，也就是指數距離權值的地理加權回歸模型優于高斯距離權值的地理加權回歸模型。對比表1的(3)和(1)，(3)的β′值與(1)的β值相比降了-0.0053，以(4)式計算，速度從2.0579%上升到2.7312%。

表1中(3)估計的常數項值在0.1735～0.6278之間，t統計量值在3.6458～17.8953之間，在5%水平上都顯著；β′值在-0.0793～-0.0012之間，t統計量值在-11.0309～-0.3842之間，在5%水平上有7個地區β′的t統計量不顯著，它們分別為海南、新疆、甘肅、河南、寧夏、內蒙古和山東，以西部地區居多。

表1 絕對收斂的OLSR與GWR估計

圖11 gaussiane與exponential估計的β′值

再從區域上看，表1中(3)估計東部、中部和西部的常數項值分別為0.3244、0.3117和0.3373，以西部最高，東部次之，中部最?。粬|部、中部和西部β′值分別為-0.0252、-0.0219和-0.0271，以西部最高，東部次之，中部最小；東部、中部和西部t統計量值分別為-5.5431、-3.0188和-4.1022，以東部最高，西部次之，中部最小。以β′值計算，西部、東部和中部的收斂速度分別為3.1618%、2.9100%和1.5140%。這說明，西部和東部的人均GDP增長快于中部，中部塌陷。

(二)城鎮化的增長收斂參數估計

表2報告的是在(3)式中分別加入城鎮化水平、城鎮化進程以及控制變量后的OLSR與GWR估計結果。在表1的(1)中加入城鎮化水平變量后的進行OLSR估計得(4)。與(1)相比，(4)的R2比(1)高，AIC值比(1)低，明顯改進的(1)的性能。(5)為在表1的(1)中同時加入城鎮化水平與城鎮化進程變量后的OLSR估計結果。與(4)相比，(5)的R2比(1)高，AIC值比(1)低，明顯改進的(1)的性能。從(5)可以看出，城鎮化效應下，一方面由收斂系數(1)的-0.0186下降到(5)的-0.0347，增量為-0.0161，收斂速度從2.0579%上升到4.2618%，城鎮化水平收斂效應為0.9761%，另一方面城鎮化水平與城鎮化進程變量的系數均為正值，且在t統計量值均為正值，城鎮化對縣域經濟增長起顯著的促進作用。(6)為在(5)中加入人口遷入率、第二產業比重和第三產業比重作控制變量后的OLSR估計結果。可以看出，人口遷入在5%水平上具有顯著的正效應，而工業化影響不顯著。在控制變量影響下，城鎮化的收斂效應與增長效應方向與顯著性水平沒有發生變化，因此，從OLSR估計看，城鎮化對縣域經濟增長與增長收斂具有穩健的雙重效應。

表2 條件收斂的OLSR與GWR參數估計

在空間異質性作用下，對表2的(5)參數再用gaussian和exponential距離權值的GWR進行估計分別得到(7)和(8)。從表3看出，(8)的R2比(7)高，AIC值比(7)低，(8)是較佳的模型。同時，對于(8)的R2最高，AIC值最低，(8)為最佳模型。

圖12-13分別為表3中(8)的異質性參數估計值。c″的值域為-0.2606～1.3018，有25個樣本為負值。收斂系數β″的值域為-19.4392～5.8686，有22個樣本為正值。城鎮化水平的增長效應λ的值域為-0.2328～0.2382，有68個樣本為負值，城鎮化進程的增長效應γ的值域為-3.6946～2.5205，有24個樣本為負值。

圖12 (8)式估計的c″與β″值

(三)省市區尺度的城鎮化的雙重效應參數

圖12-13分別展示了城鎮化的增長收斂效應與增長效應，盡管是小概率事件，但系數正負值與理論預期與不一致的情況，也有不顯著情況發生。表3是省市區尺度上對圖12-13的統計結果。從表3看，系數正負值與理論預期一致，除吉林的λ的t統計量在5%水平上不顯著外，其它變量的t統計量在5%水平上顯著。從β″值看，前五位分別為西藏、寧夏、海南、青海和黑龍江，全部中西地區，后五位分別為內蒙古、安徽、山東、江西和河南，東部、西部各占一個，中部有三個。從λ值看，前五位分別為寧夏、江蘇、上海、海南和陜西，東部有三個，西部有兩個，后五位分別為福建、云南、遼寧、新疆和吉林，東部、西部各占兩個，中部有三個。再γ值看，前五位分別為寧夏、上海、江蘇、內蒙古和陜西，西部三個，東部兩個，后五位分別為天津、遼寧、新疆、福建和云南，東部有三個，西部有兩個。顯然，在省區尺度上的統計結果中，已看出明顯規律性。

再從區域尺度上看，東部、中部和西部的β″值分別為-0.0385、-0.0314和-0.0449，收斂速度分別為4.8587%、3.7618%和5.9565%，以西部最高，東部次之，中部最低。從λ值看，東部、中部和西部分別為0.0480、0.0424、0.0473，以東部最高，西部次之，中部最低。再從γ值看，東部、中部和西部分別為0.4915、0.5278、0.4514，以中部最高，東部次之，西部最低。城鎮化效應在東部、中部和西部表現也有所不同，但也有傾向性，城鎮化對西部的效應較強。

進一步按(11)式計算，在省區尺度上，除浙江、吉林和西藏Δr為負值外，其它28個地區的Δr為正值。前5個Δr省區分別是寧夏、甘肅、廣西、北京和河北，其Δr依次為10.6025%、4.4669%、4.3986%、3.2106%和2.9246%，而后5個Δr省區分別是湖南、江蘇、浙江、吉林和西藏，Δr依次為0.2732%、0.0622%、-0.2282%、-0.4211%和-3.5231%。很明顯，城鎮化的收斂效應的差別較大，收斂和發散在省區尺度上同時存在。在更大的區域尺度上看，東部、中部和西部的Δr值分別為1.7691%、1.2551%和2.7135%，以西部最高，東部次之，中部最低。這說明城鎮化在縮小區域差距，主要是東部與西部的差距。

表3 指數GWR相對收斂參數估計省區統計

六、中國城鎮化雙重效應的空間結構

(一)城鎮化的增長收斂效應

以圖12的β″值和圖11中β′值，按(11)式計算后得圖14。Δr的值域為-24.6081～28.6975，平均值為1.9390。Δr為負值的樣本數為271個，占樣本總數的13.77%，[-40，-20)區間有1個樣本，為西藏的加查縣，[-20，0)樣本數數為270個，平均值為-1.9806。Δr在[0，20)區間的樣本數為1692個，平均值為2.5154；[20，40)的樣本數為5個，平均值為23.8367，它們為寧夏的平羅縣、賀蘭縣、永寧縣和靈武市，內蒙古的阿拉善左旗?？傮w上，城鎮化的縣城增長的收斂效應的空間異質性較為明顯。

圖14 城鎮化的收斂速度效應

對圖14中城鎮化的增長收斂速度效應在空間展開后的空間分布特征(圖15)。從圖15明顯看出，城鎮化對增長收斂速度的正效應區域明顯大于負效應的區域。從Δr負值的樣本分布在18個地區，分散于新疆、西藏、云南等地區，集聚在廣東、福建、浙江和東北的遼寧、吉林和黑龍江等地。統計顯示，青海和山東分別只有1個縣，安徽和四川各有3個縣，貴州3個縣，新疆和浙江各9個縣，河南10個縣，廣西15個占樣本數的20.27%，內蒙古16個占20.25%，西藏和云南各17個分別占26.98%和14.17%，湖北有19個占31.67%，遼寧22個占51.16%，黑龍江24個占37.50%，吉林20個占70%，廣東有34個占50.75%，福建省39個占67.24%。遼寧、吉林、廣東和福建的負效應樣本超過其樣本的半數以上。

從Δr趨勢面看，城鎮化的增長收斂速度效應大面積的是0～2%之間，其中內蒙古中部有一個超過15%的強效應中心區，內蒙古中北部、青海北部、甘肅東南部為外圍，形成了城鎮化的增長收斂速度效應超過5%的一個集聚區，同時在西藏中部、新疆與青海的交界處也形成了一個超過5%的集聚區，在新疆、西藏、云南南部、黑龍江東部有超過5%散點分布。在新疆與西藏的西部交界處，青海、西藏與云南交界處、西藏西南部、黑龍江西北部與內蒙東部交界處有超過-15%效應區，新疆北部有兩個，青海中部，云南西部，廣西與廣東交界處，廣東與福建南部，河南與湖北交界處，內蒙東北部，黑龍江北部，遼寧、吉林與內蒙交界處有-5%～-15%效應區分布(圖16)。

圖15 Δr正負值的空間分布

圖16 城鎮化的收斂速度Δr趨勢面

(二)城鎮化水平的增長效應

在省區尺度上，城鎮化水平的增長效應均為正效應，前五個地區依次是寧夏、江蘇、上海、海南和陜西，后五位依次是福建、云南、遼寧、新疆和吉林，寧夏是吉林的10.33倍(表3)。再從區域上看，東部、中部和西部的λ值分別為0.0480、0.0424和0.0473，以東部最高，西部次之，中部最低。雖然，東部、中部和西部的城鎮化增長效應有所差異，但差異較小。

以圖17為圖13中λ值的空間展開。明顯看出，城鎮化的增長正效應區域較為廣闊，負效應樣本只分布在新疆、西藏、內蒙、甘肅、遼寧、吉林和黑龍江等地。統計顯示，負效應樣本分布為黑龍江有1個，甘肅4個，西藏5個，吉林6個，遼寧和內蒙古8個，福建9個，新疆10，廣東17個。

λ趨勢面分布呈大面積的弱強度區，較大中強度區，高強度和負效應集聚區分散格局(圖18)。有一個在超高強度區，分布在甘肅、內蒙古、寧夏的交界處。有兩個高強度效應小區，分布在青海、江蘇。具體地，有8個中強度區，以四川東北部、陜西、寧夏、內蒙中部、山西北部、河北北部形成大范圍中強效應區；縱貫西藏、青海，向內蒙古延伸的中強效應集聚區，浙江東南部、安徽東南部、上海、江蘇和山東中部形成的長三角為主體的中強效應區；湖南、湖北和江西交界的中強效應區，新疆和黑龍江分別有兩個中強效應區小區；海南單獨形成中強效應區。對于負效應區，主要是甘肅、內蒙古、新疆交界處為強效應核，以新疆北部與東部、甘肅與內蒙古西北部、青海西北部為外圍的集聚區；內蒙古東北部與黑龍江北部交界區、西藏西南部、廣東與福建交界處、遼寧與吉林交界處，共4個區。

圖17 城鎮化水平的經濟增長效應空間分布

圖18 城鎮化水平的增長效應趨勢面

(三)城鎮化進程的增長效應

在省區尺度上，城鎮化水平的增長效應均為正效應，前五個地區依次是寧夏、上海、江蘇、內蒙古和陜西，后五位依次是天津、遼寧、新疆、福建和云南，寧夏是吉林的8.92倍(表3)。從區域上看，東部、中部和西部的λ值分別為0.4514、0.5278和0.49153，以中部最高，西部次之，東部最低。顯然，中部和西部的城鎮化增長效應高于東部地區，但差異較小。

以圖19為來自圖13中γ值的空間展開。明顯看出，城鎮化進程對增長正效應樣本較為廣闊，負效應樣本只分布在新疆、西藏、內蒙、四川等地，全為西部地區。其中，青海分布有1個，四川和內蒙古各2個，甘肅7個，新疆12個。

γ效應趨勢面的絕大多數地區的弱強度區，高強度、中強度和負效應區分布分散(圖20)。有兩個在高強度區，一個分布內蒙古、寧夏的交界處，另一個在內蒙古東北部。有三個中強度效應小區，分布在青海、新疆東南部、黑龍江與吉林交界處。

圖19 城鎮化進程的經濟增長效應空間分布

圖20 城鎮化進程的經濟增長效應趨勢面

對于負效應區，主要是甘肅、內蒙古、新疆交界處為強效應區，其次是橫穿甘肅，兩頭向內蒙古和青海延伸的區域。另外，在新疆南部，西藏西南部，青海、西藏和四川交界處有三個小區域。

(四)城鎮化雙重效應

以圖14和圖13數據計算，Δr與λ、γ相關系數分別為0.4626和0.2515，λ與γ相關系數為0.8016，三者具有高度的正相關性。當剔除負效應樣本后還有1667個樣本同時獲得了城鎮化的收斂效應與增長效應(見圖21)。圖21看出，廣西沿海、廣東、福建的一帶樣本分布大幅下降，河南和湖北等中部地區樣本分布也大幅下降，西部、東北地區等其它地區樣本分布有不同幅度下降。統計顯示，東部、中部和西部三重效應樣本數分別為424、512和731個，分別占樣本數的80.00%、85.76%和86.92%。樣本下降比例西部最小，中部次之，東部下降比例幅度最大。這充分說明，西部是城鎮化雙重效應最強的地區，中部次之，東部城鎮化效應最弱。進一步計算，Δr與λ、γ相關系數分別為0.5681和0.3691，λ與γ相關系數為0.8430，三者具有高度的正相關性有不同程度上升。這說明，城鎮化的收斂效應和增長效應具有高度的空間協同性。從圖22看出，三者關系中有5、10、20三個分界線，此外，樣本分布偏向城鎮化進程效應，大部分在5分界線的左側；越偏離5分界線的右側，城鎮化水平的增長效應與城鎮化進程的效應越強，城鎮化的增長收斂效應越強。

圖21 城鎮化雙重效應的空間分布

圖22 城鎮化雙重效應的關系圖

總體上，對縣域空間而言，城鎮化水平與城鎮化進程都具有直接的增長效應，城鎮化通過促進西部低收入縣份的較快增長，以縮小與東部高收入縣份的收入差距，形成良性循環。這是城鎮化具有空間增長與收斂效應統一的內在機制?？梢钥闯?，城鎮化水平及城鎮化進程的增長效應越強，收斂效應也就越強。基于縣域人均GDP增長收斂速度的估算結果顯示，中國三大區域經濟發展正處于收斂過程，城鎮化還能維持加速增長的態勢。隨著城鎮化推進與人均GDP的進一步提高，中國空間經濟增長最終可以實現均衡增長的目標。當然，省份間收斂速度的比較表明，不同省份收斂速度存在很大差距。相對于較為富裕省份，低收入省份的經濟增長的收斂速度更高，這也意味著呈現出經濟落后區域追趕富裕區域的趨勢。但即使落后區域的經濟增長率高于富裕區域，但城鎮化可能使得低收入區域與高收入區域還存在一定的差異，實現空間的差異協調發展。

七、結論與含義

本文利用中國縣域2000年和2010年的空間數據，對城鎮化的經濟增長與收斂雙重效應假設進行了計量檢驗。主要方法是采用普通最小二乘回歸，在擴展的收斂模型中考察了我國縣域城鎮化的經濟增長及其收斂效應，以加權地理回歸測度城鎮化包括城鎮化水平與進程的經濟增長與收斂效應的空間異質性。結果表明：我國縣域城鎮化對人均GDP增長及收斂性具有穩健的雙重效應。研究還進一步發現，縣域城鎮化包括城鎮化水平及城鎮化進程可以同時促進增長與增長收斂，三種效應具有協同性，促進了中西部尤其是西部地區的較快增長，縮小了東西差距，推進了區域協調發展，實現城鎮化的雙重使命。需要強調的是，縣域經濟增長收斂既具有絕對收斂性，又具有條件收斂性，即使在考慮了人口遷入情況下，城鎮化對縣域經濟增長收斂系數和增長系數的正負性及顯著性水平沒有發生變化。從統計上看，城鎮化雙重效應的穩健性支持了城鎮化具有經濟增長與收斂效應假設。

本文結論具有明顯的政策含義。首先，我國的縣域經濟增長存在城鎮化條件下收斂。這說明我國中西部落后地區與東部地區的差距主要來自初始水平和城鎮化進程的不同。因此，要想縮小我國中西部地區與東部地區的差距，在“雙重效應城鎮化”的發展道路上有必要加快中西部地區城鎮化，為中西部地區縣域城鎮化增長創造條件。其二，中國城鎮化既推動經濟增長，又縮小空間差距，體現空間收斂性，城鎮化成為空間經濟協調發展的決定因素。難能可貴的是，我國縣域經濟增長實現增長的同時，并不是以縣域差距的急劇擴大為代價。其三，城鎮化具有經濟增長及增長差距縮小效應，這給城鎮化政策帶來較大的空間。地區差距的縮小是一個長期任務。因此，中央政府必須采取有效措施推進“三縱兩橫”城鎮化戰略，尤其是在第三縱(昆明—重慶—西安—銀川)與兩橫西端上加大投入，促進西部城市群包括成渝、關中、滇中等城市群建設，提升城市化水平與集聚效應。同時，在“一帶一路”中加大西南各省與西北五省的城市化基礎建設，完善基礎設施網絡，依托陸橋通道上的城市群和節點城市，建設“絲綢之路城市帶或城市群”，共同形成強大增長極，這將會極大有利于我國經濟增長，同時縮小地區差距，促進區域經濟公平、協調發展，同時推動形成與中亞乃至整個歐亞大陸的區域大合作。最后，強有力的推進城鎮化戰略，為城鎮化突破“胡煥庸線”提供了理論與經驗支持，促進“胡煥庸線”兩側人口經濟的協調發展。

當然，我國縣域經濟增長收斂也非完全取決于城鎮化因素。但是，廣大西部劣勢區域的城鎮仍難集群發展，我國縣域經濟增長仍難超越城鎮化因素的決定作用。從檢驗結果看，城鎮化在東部、中部與西部三大地帶縣域中具有不同增長效應與收斂效應，而在城鎮化進程中，縣域經濟可以實現在增長中走向收斂。當然，在我國東西差距縮小仍面臨嚴峻挑戰。城鎮化的確是我國建立區域協調發展的核心機制以及“如何突破胡煥庸線”難題的金鑰匙，堅定不移地推行城鎮化無疑是決定中國緊迫與長遠發展最為重要的決策。