中國城鎮化發展的動力選擇:是人口容納器還是創新集中地?

王夢晨　周密

摘要：本文在傳統城市多部門模型基礎上，納入城鄉空間異質、城鄉人口流動、創新聚集內生等基于中國現實問題的假設，從理論上闡釋中國城鎮化的內在動力從單一城市人口規模機制轉變為城市人口規模與創新聚集雙元機制的經濟學原理，并運用2001—2015年273個城市和20個城市群的樣本進行實證檢驗。研究發現：

（1）城市人口規模和創新聚集是促進中國城鎮化水平提高的雙元動力機制，然而現階段城市人口規模機制對城鎮化的影響程度明顯大于創新聚集機制，因此，城鎮化目前主要是人口容納器，形成創新集中地將是未來中國城鎮化健康發展的主要方向。

（2）農村人口規模除直接影響城鎮化還通過“農村人口規模推動創新的規?！悲B加資本這一途徑作用于城鎮化，資本會強化農村人口規模增長對創新的負作用，進而阻礙城鎮化發展;“創新的規模推動創新聚集”疊加資本為城鎮化發展提供“創造力”，資本驅動知識生產進而推動創新聚集，將有效提升城鎮化水平。

（3）中國20個城市群的城鎮化進程顯現出明顯的異質性，半數的城市群城鎮化動力來源于城市人口規模和創新聚集雙元機制，其他9個城市群城鎮化發展主要依靠城市人口規模的單一機制。

關鍵詞：城鎮化;城市群;人口流動;人口規模;創新聚集

文獻標識碼：A

文章編號：1002-2848-2020（04）-0001-16

一、引言

十九大報告對城鎮化發展提出兩大方向：一方面，從城市與鄉村的行政區劃角度出發，提出建立健全城鄉融合發展體制機制和政策體系;另一方面，從城市群經濟區劃的發展角度出發，提出以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮協調發展的城鎮格局，加快農業轉移人口市民化。十九大報告為未來城鎮化健康發展提供了方向。當前，理論界和學術界對于加強城鄉融合并形成以城市群為主體的城鎮格局的目標已經達成了共識，但是如何推動城鄉融合并形成以城市群為主體的城鎮格局卻莫衷一是。一個主導性的觀點是，以城市人口規模為主導動力促進城鎮化及城市群建設[1-2]。

這種觀點的依據在于以人口規模為核心指標的城鎮化是經濟增長的重要動力，促進城市人口規模將迅速加快城鎮化步伐并將有效促進GDP增長，這成為地方政府執政的重要理念，不遺余力地推動城鎮規模擴大成為各地促進城鎮化快速發展的導向。然而在城鎮化快速發展的背景下，有兩個特征化事實值得關注。

第一，2010年以后城鎮化的增速上升與國民經濟增速下降并存，關注城市人口規模邊際效用遞減形成的內在原因比觀察城鎮化增速上漲的表面現象更為重要。截止2019年末，我國城鎮化率為60.6%，國內人均生產總值從1978年的385元/人增長到2019年的70892元/人，通過圖1可以直觀地看出，城鎮化與產出總量之間存在明顯的正向關系。然而1978年以后城鎮化率持續快速上漲與經濟增長率從2010年以后逐步下降并存，城市人口規模的邊際效用正在遞減，因此以城市人口規模為導向的城鎮化對經濟增長的線性促進關系需要審慎思考。其中，1978—2000年城鎮化的年均增長是0.83個百分點，2001—2019年城鎮化的年均增長是1.27個百分點，但是經濟增長速度卻從2010年的10.64%下降為2019年的6.1%

根據國家統計局數據計算得到。。

第二，以城市人口規模為主的名義城鎮化速度遠遠快于以質量為主的實際城鎮化速度。近年來，在人口規模導向思路下，城鎮戶籍人口每年增長多于1000萬，但絕大部分來自整建制的轉移，原有農村人口在生產方式、生活形態、經濟環境等無任何變化的情況下，通過撤縣改市、撤鎮改區、撤鄉改鎮等行政區劃的轉變，成為了經濟區劃或統計意義上的城鎮人口。因此，戶籍人口城鎮化率相比官方公布的數據大打折扣

參見2018年1月7日蔡繼明在“新常態下的增長動力及其轉換”研討會上的發言：鄉村振興離不開新型城鎮化。。

以人口規模為導向，將城市作為人口容納器的思路強化了城鎮化發展中的數量導向，是引發中國城鎮化發展系列問題的思想根源。在城鎮化快速發展的戰略背景下，促進城鎮化健康發展的動力到底是什么呢？為了促進城鎮化健康發展，在城市人口規模邊際效用遞減后需要哪種新的力量進行補充呢？本文考慮到城鎮化形態表現為城鄉異質性，城鎮化人口來源主要是城鄉人口流動，城鎮化動力從創新聚集外生轉向創新聚集內生這三個現實條件，擬構建拓展的城鄉多部門模型，運用2001—2015年273個城市總樣本和20個城市群樣本進行實證與穩健性檢驗，對中國城鎮化健康發展的動力機制從城市人口規模單一機制轉向城市人口規模與創新聚集雙元機制進行系統論證，提出城鎮化的根本要義是創新聚集地而非人口容納器。

二、文獻綜述

（一）城鎮化發展的相關研究視角

西方發達國家城鎮化起步早，始于18世紀中葉的工業革命。隨著工業化的快速推進，城鎮化成為人類文明發展的重要標志和社會生產力發展的重要階段[3]。雖然部分研究認為發達國家城鎮化發展呈現階段性特征

國際學術界一般將發達國家的城鎮化分為集中型城鎮化、郊區城鎮化、摒棄型城鎮化和新型城鎮化四個階段。[4]，但是隨著發達國家城鎮化的加速推進，城鄉一體化發展成為發達國家城鎮化的主要形態。中國城鎮化是一個復雜的、多層面的社會經濟空間變遷的動態過程[5]，不僅包括農村勞動力從以農業為基礎的農村經濟區向以工業和服務業為主的城鎮地區轉移的過程，還包括農村區域向城市區域轉變的城市結構轉型過程[6]。過去30年，中國這樣一個典型的城鄉二元經濟下的城鎮化發展過程，它的成因和發展受政府政策的高度影響[7]。政府優先發展工業的戰略[8]和政府城鎮化偏好抑制了農村發展，導致中國的城鎮化發展路徑扭曲[7]，整體呈現出大城市優先發展的特點[9]。

與本文相關的城鎮化研究成果主要集中在三個方面：城鎮化道路、城鎮化與經濟發展之間的相互關系、城鎮化對經濟增長的影響機制。改革開放以來，中國的城鎮化道路出現過兩種不同的思路：一種是著重發展小城市，通過小城市和小城鎮建設實現城鎮化進程的“小城市化”道路[10];另一種是鼓勵形成大城市，通過大城市和特大城市的發展實現“大城市化”道路[11]。而未來城鎮化將以城市群作為主要空間載體，構建大中小城市和小城鎮協調發展的空間格局。國內外關于城鎮化與經濟增長之間關系的研究比較成熟，大量研究表明，城鎮化對經濟增長具有推動作用。但一些研究認為城鎮化并不導致經濟增長[12]，謝治春[13]發現城鎮化與經濟增長之間存在顯著的倒U型關系，城鎮化對經濟增長的促進作用存在轉折點。國內一些學者認為城鎮化通過影響產出的投入要素和結構進而間接影響經濟發展[14]。

（二）城鎮化發展的動力機制研究

現有研究表明，驅動城鎮化發展主要有兩條路徑，一條是人口規模擴張機制。Pooley等[15]指出19世紀工業化國家的人口從農村到附近城鎮，然后向大城市遷移。從農村到城市地區的人口流動將導致城鎮化[16]。Dyson[17]認為城鎮擴張最重要的需求是人，農民向城市遷移實現城鎮化，城鎮化是人口轉移的必然結果。McGranahan等[18]強調城鎮化是人口和城市模式的轉型，當城鎮化被視為一種人口現象時，主要是人口遷移，而不是現有城市人口的增長。農村與城市發展不協調，城市的就業機會、收入水平、社會福利、基礎設施建設等社會因素促使農村剩余勞動力遷移到城市地區[19]。農村勞動力從農村地區和農業活動中轉移到城市中心，從事制造和服務活動[20]。另外，Lall等[21-22]認為城市自然增長對城市總體人口增長的貢獻大于人口從農村向城市遷移。Gollin等[23]認為城市發展的根源是人口自然增長，而不是農村人口的遷移。與發達國家源于工業化的城鎮化不同，中國城鎮化主要源于經濟發展不平衡所帶來的大量農村人口跨區域遷移或農村人口向城市人口的再分配[24]。人口流動特別是農民進城的過程是中國快速城鎮化的主要實現方式[2]。辜勝阻等[1]指出現階段農村剩余勞動力轉移是城鎮化的主要來源，特別是二元城鄉結構變遷過程中形成的農民工群體已經成為城鎮化發展的主要推動力量。第二、三產業的發展會把農村勞動力吸引到非農產業上來，農村勞動力向城市的轉移意味著城市規模的擴大，城市的規模經濟效應將發揮更大的作用[25]。具有高人口密度的地區會“抱團”集聚在一起，形成城市與城市群，進而出現高水平的城鎮化集聚區或城鎮化帶，其中城市人口規模、人口遷入量是城鎮化的顯著動力因素[5]。

另一條是創新聚集機制。希臘城邦等早期城市的形成源于創新的推動

參見周其仁，“創新的兩條中國路線”，經濟學原理微信公眾賬號，2017年11月10日。。然而隨著時間推移，人口集聚更多地被看作城鎮化的主要動力機制[12]。但是也有部分研究發現創新聚集對城市的發展及城鎮化的推動具有重要作用，Fox[26]認為城鎮化應該被視為一個全球性的歷史進程，由技術和制度變遷推動。Pancholi等[27]指出以知識為基礎的城市發展導致人口流動性的空前增長，以及知識和創新空間等聚集速度的后續增長，創新聚集賦予城市新的手段來吸引和留住移民。BaumSnow等[28]考察了1980—2007年間大城市工資差異增大的原因主要是大城市自身的聚集效應使得知識型產業生產率越來越高，可以推斷城市是創新聚集而不是簡單的人口聚集。加速發展的城鎮化將通過技術創新改變經濟，創新將經濟活動從農業轉向制造業和服務業[29]。Glaeser[30]指出人力資本高的地區城市規模更大，集聚效應更強，人力資本和城市規模共同作用推進知識和生產率發展，驗證了創新假說。Florida等[31]研究發現第三次浪潮中的城市展現出高度的創新特征，被視為具有創新性的地方和創新機器。國內學者發現城市的集聚和技術溢出特征有利于城鎮化發展。一方面，城市作為要素集聚的平臺，汪增洋等[32]指出在工業化后期，城市集聚效應將使得技術、人才等先進生產要素向城市流動。城市集聚存在著分享、匹配和學習三個方面的規模效應，知識的生產和傳播需要人與人之間的近距離互動，規模效應中的“學習”將會更為重要，城市成為高技能人才聚集的場所[33]。另一方面，城鎮化在技術外溢性作用下提高經濟增長效率。陳強遠等[34]研究表明高生產率的產業形成了城市的技術比較優勢，創造的高凈收入會吸引勞動力在城市聚集，而知識溢出會進一步提高高技能勞動力在大城市的聚集水平，促使經濟體實現從勞動力密集型經濟向知識密集型經濟的轉變。

（三）文獻述評

通過梳理現有研究，與西方相比，中國城鎮化的現實條件集中體現在以下三方面：一是城鎮化的形態表現為城鄉異質，西方發達國家的城鎮化經過長時期的自然發展，已經形成城鄉一體化的高端形態，然而由于中國城鎮化發展時間較短，外部干預較多，自然發育較少，因而中國的城鎮化正在經歷西方國家的早期階段，城鄉差距較大，城鄉二元等現象較為嚴重。二是城鎮化人口的來源集中體現在城鄉之間的人口流動，西方發達國家對城鎮化人口來源的認識存在源自城市自身和外部鄉村人口兩種不同觀點。而中國作為后發趕超型大國，其城鎮化的擴張主要源于經濟發展不平衡所帶來的大量人口遷移，尤其是農村人口遷入城市促使城市規模擴大。三是城鎮化的動力機制從創新聚集外生轉向創新聚集內生，當前中西方研究都表明，人口轉移只是城鎮化的外延，單純地以人口聚集作為城鎮化的標志會帶來許多城市問題，新型城鎮化提出要求：實現從“人口的城鎮化”到“人的城鎮化”的轉型，從“數量增長型城鎮化”向“質量提高型城鎮化”轉變，從“粗放投入的城鎮化”向“創新驅動的城鎮化”升級轉型，當前對于城鎮化動力機制的認識也亟需從人口規模的單一機制拓展為人口規模和創新聚集的雙元機制。

已有文獻為我們理解城鎮化的動力機制提供了重要的思路，但對城鎮化動力機制的關注有限，對城鎮化發展的動力機制還沒有系統的研究成果?？傮w而言，現有的與城鎮化動力機制相關的研究仍存在以下問題：

第一，研究主要以發達國家為主，相比于發達國家較為成熟的城鎮化研究，中國城鎮化研究起步較晚，對城鎮化的發展機制等研究還處于熱烈的討論與探索之中。

第二，鮮有文獻將人口規模與創新聚集兩種機制放在一個系統框架下進行分析?，F有研究較多討論了人口規模對城鎮化快速發展的推動，鮮有文獻就創新聚集對城鎮化的作用進行實證檢驗，更沒有對兩者的作用程度進行比較。

第三，缺乏對不同城市群主體的城鎮化動力機制的研究。城鎮化發展將以城市群為空間載體，各城市群在地理稟賦、資源等方面存在差異，有必要對不同城市群城鎮化發展的動力機制進行比較。據此，本文以地級市為研究主體，將人口規模和創新聚集納入同一分析框架，從理論和實證兩個層面挖掘目前城鎮化的動力機制及未來發展方向，關注并比較不同城市群城鎮化的動力機制。

三、理論模型設計

本部分在城市多部門模型中納入從上述文獻提煉出的三大中國現實條件，即城鄉空間異質、城鄉人口流動、創新聚集內生，構建拓展的城鄉多部門模型，從理論上闡釋中國城鎮化動力形成的內在機理。

（一）農村生產部門

借鑒Black等[35-36]的思路，假定全國的農村部門為一個整體，農民總數量為Lf。市民、農民工和農民分別是異質的，其中從業的部門、個體物質資本水平、獲得的勞動報酬及政府給予的補貼存在差異。

農民個體的生產函數為：

Yj=kηffkφff，jLσf（1）

其中，kf表示農村平均資本水平，kf，j表示農民個體的資本水平。

在對稱假設下kf=kf，j，假設農產品的價格為1，農民的工資水平就是其農產品的價值，令θf=ηf+φf，則農村生產部門人口的工資為：

ωf=kθffLσf（2）

（二）城市生產部門

假設全國總人口數為N，有n個城市，每個城市平均人口數為Lc，其中戶籍人口即市民數量為L1，農民工數量為L2，L1+L2=Lc。假設農民工數量為市民數量的e倍（L2=eL1），城市總人口數為nLc。為明確城市與農村的區別，假定城市部門中的農民工通過從R&D部門獲得專利技術進行生產，其生產函數為：

Yi=Akηckφc，iLδ2（3）

其中，A表示技術進步水平，kc表示城市人均資本水平，kc，i表示城市個體的資本水平。

在對稱假設下kc=kc，i，假設最終消費品的價格為P，令θ=η+φ，則城市生產部門人口的工資為：

ωc=AkθcLδ2P（4）

（三）政府部門

依據Black等[35]的結論，城市人口的地租為1/2PbL3/2c，通勤成本為PbL3/2c，總生活成本為3/2PbL3/2c，其中b=2/3π-1/2τ。政府將獲取的地租收入補貼給城市居民，農民工可獲取的補貼T2僅為市民補貼T1的d倍（0

maxπ=12PbL3/2c-L1T1-L2T2（5）

s.t.AkθcLδ2P+T2-32PbL1/2c=I2（6）

均衡時，政府的凈利潤為0，計算可得市民的最優補貼為：

T1=Pb（1+e）3/2L1/212（1+ed）（7）

市民最優數量為：

L1=Q1/δ1k2θ/（1-2δ）c（8）

其中，Q1=4δA（1+ed）（1+e）δ-1/2（3+2ed-d）bδ（2-δ）

（四）創新部門

根據Romer知識生產函數的設定，知識生產取決于R&D人員數量及知識存量。假設城市中的市民代表研發人員群體，并引入創新聚集，重新定義知識生產函數：

=μLa1AbRc（9）

其中，μ表示知識生產效率，L1表示研發人員的數量，A表示經濟中已有的知識存量，R表示創新要素聚集，a+b+c=1。

假設R&D部門是完全競爭的，城市中的市民和農民工工資相同ωA=ωc，有如下的無套利條件：

PA=ωAL1（10）

方程（10）表示創新部門新知識的價值等于研發人員的收入或勞動成本，創新部門人員工資可表示為：

ωA=μLa-11AbRcPA（11）

（五）家庭部門

城市居民來源于農村人口的遷移，家庭決定其成員在城鄉間的分配比例，占家庭比例為z的成員進入城市，即z=nLc/N，表示城鎮化率（分配比例與城鎮化率一致，皆是用城市人口與總人口的比例表示），（1-z）的人口比例留在農村。成員進入城市后一部分成為擁有戶籍的市民，另一部分成為農民工。家庭做出消費和資本積累水平的選擇，使家庭各成員效用最大化。家庭成員的效用取決于消費水平C：

max∫∞0lnCe-（ρ-g）tdt（12）

ρ≥0表示主觀貼現率，g為人口增長率。

家庭總資本是所有成員的資本總和，家庭決策資本積累水平，那么約束條件為：

PK·=zegtIc+（1-z）egtIf-PCegt-PAegt（13）

K=zegtkc+（1-z）egtkf（14）

其中，Ic為城市的平均收入水平，

Ic=（L1I1+L2I2）/（L1+L2）=（I1+eI2）/（1+e）（15）

I1為市民的平均收入，I2為農民工的平均收入，If為農民的收入水平。

（六）資本市場均衡和人口遷移均衡

假設平均資本水平為，家庭決定進入城市或留在農村后，需要向其他成員借入或貸出資本以達到所處部門的資本水平。借貸平衡時，資本價格為：

r=φAPkηckφ-1c，iLδ2=φfkηffkφf-1f，jLσf（16）

在對稱假設下有：

r=φAPkθ-1cLδ2=φfkθf-1fLσf（17）

由式（17）得到均衡時城市部門生產的最終消費品價格為：

P=（φf/φ）kθf-1fA-1k1-θc（Lσf/Lδ2）（18）

城市市民、農民工實際收入組成除了工資、政府補貼還包括資本收入，同時需要付出相應的地租和通勤成本。農民的實際收入包括工資和資本收入。

市民收入：

I1=ωA+T1-32PbL1/2c+r（-kc）（19）

農民工收入：

I2=ωc+T2-32PbL1/2c+r（-kc）（20）

農民收入：

If=ωf+r（-kf）（21）

為使農民工留在城市，人口遷移均衡時農民工的收入和農民的收入相等，即I2=If。由此可得農民工和農民工資水平的關系為：

ωc-ωf=32-d（1+e）2（1+ed）PbL1/2c+r（kc-kf）（22）

將方程（15）（17）代入上式可得到城市人均資本水平和農村平均資本水平的關系為：

kf=Q2kc（23）

其中，Q2=φf（1-φf）（1-2δ）（1+e）1/2φ-d2

另外，資本市場和勞動力市場出清時，人口和資本滿足：

Lfkf+（N-Lf）kc=N（24）

Lf+nLc=N（25）

可得到全國平均資本水平為：

=[（1-z）Q2+z]kc（26）

（七）動態均衡

長期內，家庭通過選擇消費、分配比例和資本水平來極大化成員福利。政府補貼、城市總人口、最終消費品價格、R&D部門創造的價值對于家庭成員來說都是外生的。

通過構建Hamiltonian函數求解優化問題：

其中，λ1、λ2是漢密爾頓乘子，進一步求解一階條件。

歐拉方程為：

通過計算得到家庭在城鄉間的分配比例，即城鎮化率為：

（八）進一步分析

從求解均衡得到的城鎮化率z方程可以看出，除了基本的參數外，影響我國城鎮化率的主要因素包括農民數量Lf、創新聚集R、知識存量A以及城市人均資本kc。具體來看：

第一，z/Lf<0，即農村人口規模Lf與城鎮化率z負相關。本文以農民數量Lf反映農村人口的規模，總人口減去農村人口即為城市人口規模。城市因其自身的稟賦和優勢吸引農村勞動力，農村人口向城市遷移使得留在農村的農民數量比例減少，城市人口規模增加，按照城鎮化率的定義，城鎮化率增大。因而農民數量對城鎮化率的提高起到反向作用，這一點正體現“人口的城鎮化”。

第二，z/R>0，即創新聚集R與城鎮化率z正相關。城市具有集聚功能，人口遷移帶來高技能勞動力的聚集，人力資本和技術外溢使得創新資源聚集的速度加快，城市依靠創新吸引更多人口，城市規模擴大，城鎮化率提高，因而創新資源聚集促進城鎮化發展。

第三，城鎮化率影響機制中還包含四種交互作用。農村人口規模除直接影響城鎮化發展還通過“農村人口規模推動創新的規?！悲B加資本這一途徑作用于城鎮化，以資本為載體，農村人口規模增長影響城市知識生產，知識溢出效應進而影響城市規模[35]。創新聚集通過“創新的規模推動創新聚集”疊加資本為城鎮化發展提供“創造力”，資本與知識創新相互補充、相互促進共同推動城鎮化發展。主要通過以下機制來實現：知識存量越大，總產出水平越高，用于資本積累的最終產品越多，資本積累的速度越快;知識存量越大，資本的邊際生產率越高，家庭儲蓄的積極性越強，資本積累速度越快。資本積累速度越快，資本存量越大，總產出水平越高，創新部門的投入越多，研發強度和技術水平越高[37]。另外，“知識存量”疊加資本形成城鎮化發展的“研發力”，“農村人口規?！悲B加資本形成城鎮化發展的“生產力”。這四種交互機制與核心要素共同影響城鎮化發展。

四、計量模型、數據來源與變量說明

（一）計量模型

考慮到城鎮化發展可能存在滯后期的影響，前一期的城鎮化水平會影響當期城鎮化的發展，因此在方程（30）的基礎上引入城鎮化率的滯后一期，構建基準模型：

另外，依據理論模型的推導，將影響城鎮化發展的四種交互機制納入基準模型，探究除核心要素外影響城鎮化發展的交互機制：

其中，下標i和t分別表示地級市和年份。被解釋變量是城鎮化率，主要解釋變量中，urbanit-1為城鎮化率的滯后一期，Lfit為農民數量，反映農村人口規模，Rit為創新聚集，Ait為知識存量，kcit為城市人均資本，Xit為控制變量，εit為假定服從獨立同分布的誤差項。

（二）樣本與數據

本文在291個地級市及以上市的基礎上，剔除了部分數據缺失較多的城市樣本，得到273個城市的樣本

基于本身數據缺失或者行政區劃改革導致的數據跳躍，刪除朔州、鄂爾多斯、白山、畢節、銅仁、普洱、臨滄、銅川、嘉峪關、金昌、白銀、定西、隴南、中衛、拉薩、巢湖、海東、三沙18個城市數據，得到本文所需的273個樣本。。時間跨度為2001—2015年，原因是：一方面，2000年以來是中國城鎮化發展最為快速的階段;另一方面，20世紀90年代地級市行政區劃變化較大，許多城市數據存在跳躍性。為消除價格波動的影響，分別采用各省CPI、固定資產投資價格指數對涉及到絕對價格的變量進行平減，得到各變量的實際值?；谘芯磕康?，即重點比較人口規模機制和創新聚集機制對城鎮化率貢獻的大小，在進行回歸時對變量進行標準化，得到標準化回歸系數。

所有數據均為市級數據，來源于《中國城市統計年鑒》《中國區域統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國縣域統計年鑒》、各城市歷年的城市統計年鑒、國民經濟和社會發展統計公報、EPS數據庫、Wind數據庫、中國研究數據服務平臺（CNRDS）創新專利研究數據庫（CIRD）等。

（三）變量說明

1.城鎮化率（urban）

城鎮化率選取不同口徑的變量表示，一是非農業人口，二是市區人口。由于僅有2000年和2010年兩次全國人口普查通報了各城市常住人口數據，所以本文采用國際通行的非農業人口與總人口比值表示城鎮化率指標進行基準回歸。由于2010年后的非農業人口數據不可得，因此基準回歸的時間窗口為2001—2010年。為了驗證基準回歸結果的可靠性，通過替換城鎮化率的代理變量進行了三種穩健性檢驗：一是借鑒孫久文等[38]的做法，采用非農業人口絕對數量表征城鎮化水平;二是用2001—2015年市區人口占總人口的比率表示城鎮化率進行回歸;三是用2001—2015年市區人口絕對數量表征城鎮化水平進行回歸分析。

2.農民數量（Lf）

農民數量采用不同口徑數據進行校驗。在基準回歸中，采用農業人口數量表示，為保證數據結果的穩健性，本文在穩健性檢驗中分別采用農業人口數量、非市區人口數量進行進一步的檢驗。

3.創新聚集（R）

目前官方統計中并沒有創新聚集指標的直接統計量，因此本文參考相關文獻，使用主成分分析法

本文采用主成分分析法確定創新聚集指標，首先，對原來的指標利用ZScore法進行標準化，消除變量在水平和量綱上的影響;其次，通過KMO檢驗和SMC檢驗確定是否需要主成分分析，KMO檢驗結果均大于0.8，SMC檢驗結果基本都大于0.5，說明主成分分析合適;然后確定主成分，得出特征值、方差貢獻率，選擇特征值大于1的成分;最后根據選擇的三個主成分合成一個綜合指標。對包括科教投入、人力資源、信息溝通、企業活力四個方面在內的16個指標進行合成得出創新聚集變量。指標選取的情況如表1所示。

4.其他變量

知識存量（A）。依據Porter等[39-41]的方法，采用專利申請數量來表示新知識，并通過永續盤存法估算出知識存量：Ait=（1-d）Ait-1+Pit。其中，d表示知識存量的折舊率，遵循多數學者的做法，設置折舊率為15%，Pit表示第i個城市第t年新生產的知識，即知識流量。期初的知識存量為Ai0=Pi0/（gi+d），其中，gi代表專利申請數量的年均增長率。

城市人均資本（kc）。由2000年起每年固定資產投資總額，用對應省份的固定資產價格指數平減，并通過永續盤存法估算出各市歷年的資本存量

參考張軍《中國省際物質資本存量估算：1952—2000》計算方法：Kt=It+（1-δ）Kt-1，以2000年為基期，折舊率為9.6%。，再根據人口數據得出城市人均資本。

控制變量：

（1）產業結構（str），選用第二、三產業增加值的比值;

（2）社會消費水平（con），使用價格消脹之后的人均社會消費品零售總額表示;

（3）政府支持（gov），用地方財政一般預算內支出占城市GDP的比重衡量;

（4）城鄉收入差距（gap），是城市人均可支配收入與農村人均純收入的比重;

（5）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。

對選取的變量進行描述性統計，結果見表2。

五、實證分析與回歸結果

根據前述理論推導，本部分運用中國273個地級市2001—2015年

根據當前城市數據的可實現性以及指標選用的科學性，本文在基礎實證中采用2001—2010年的數據，在穩健性檢驗中拓展數據長度，采用2001—2015年數據進行檢驗，文中將進行詳細說明。的面板數據進行實證檢驗，重點考察中國城鎮化過程中農村人口規模和創新聚集對城鎮化率的實際影響。

（一）基準回歸

創新要素聚集影響城鎮化進程，反過來城鎮化的發展也會影響創新的聚集，城鎮化與消費水平和產業結構等是密切相關的，因此本文與時間相關的變量可能存在內生性問題，同時為了克服動態面板模型可能存在的內生性問題，本文采用系統廣義矩估計（SYSGMM）方法進行估計，再鑒于相對于一步估計而言，兩步估計更為有效，本文主要采用兩步SYSGMM進行估計。表3所示的基準回歸結果滿足GMM的有效性前提，由ArellanoBond自相關檢驗發現殘差項存在一階自相關，在1%水平上顯著，但不存在顯著的二階自相關，說明序列間不存在相關性。同時通過了Sargan檢驗，說明不存在顯著的工具變量過度識別問題，工具變量是有效的，模型設定是合理的。此外，Wald檢驗表明，解釋變量系數為零的原假設未能通過顯著性檢驗，表明回歸結果整體顯著。

表3的回歸結果中，模型（1）僅將滯后一期的被解釋變量作為解釋變量進行回歸，模型（2）—（5）是在依次納入其他解釋變量后的估計結果。結果顯示，作為解釋變量的滯后一期城鎮化率，各列的系數在1%顯著性水平下均為正，這一結果意味著當期的城鎮化水平受到前一期城鎮化的正面影響，因變量的確存在“慣性”，使用GMM估計方法進行檢驗是必要的。模型（2）是加入農民數量來考察農村人口規模對于城鎮化的影響，進一步可反映城市人口規模的作用機制，其系數在1%的水平下顯著為負，說明農民數量越少，城鎮化增長越快，這與農村人口向城市轉移后，城市人口規模擴大，實現城鎮化加速發展相吻合。模型（3）進一步考察了創新聚集對于城鎮化的影響，回歸顯示，該系數估計結果顯著為正，說明創新聚集對城鎮化的發展起到促進作用，創新要素在城市聚集，提高了城市競爭力和吸引力，賦予城市新的手段留住和吸引更多人口，促使城市規模擴大和實現城市的可持續發展，符合理論預期。模型（4）加入知識存量，其系數顯著為負，一方面可能是現階段城鎮化的推進主要依靠物質資本要素的投入增加，知識資本對城鎮化的影響有限;另一方面知識存量越大，突破性創新的難度也會增加，導致城市人口規模增長滯緩。城市人均資本系數總是顯著為正，符合現實要求。城鎮化實際是經濟社會結構轉型與升級的過程，這一過程對資金存在強烈的需求，一方面農村產業轉型升級需要足夠的資金積累，另一方面城鎮化為農村人口轉移提供基礎設施建設離不開物質資本投入。另外，模型（5）考慮了所有變量后，農村人口規模估計系數的絕對值為1.0307，創新聚集系數的絕對值為0.5095，農村人口規模系數的絕對值大于創新聚集系數的絕對值，這一結果說明雖然城市人口規模和創新的聚集都會促進城鎮化的發展，但是現階段城市人口的聚集對城鎮化的影響程度明顯大于創新聚集。

控制變量方面，產業結構的系數顯著為正，這說明工業越發達，城鎮化發展越快。城鎮化水平是一個國家工業化程度的標志，農村人口向城市轉移，尤其是“離鄉不離土”的農民工多是從事為經濟各部門提供物質基礎資料的工業生產，快速的工業化進程創造就業機會，提高收入，吸引大量農村勞動力進入城市。理論上，伴隨人口集中的產業集聚將有效促進城鎮化進程。社會消費水平的參數顯著為正，提高整個社會消費水平，平衡不同人群的消費結構，農村人口的消費方式由鄉村模式向城市模式的升級，也推動了城鎮化進程，而這種消費需求拉動作用將會越來越明顯。政府支持參數顯著為正，說明政府支出比重增加將促進城鎮化的發展，原因可能是由于中國的城鎮化在一定程度上是政府行為的結果，政府支出中的大部分被用作基礎設施建設，財政支出比重越大，用作城市基礎建設的部分就越多，有利于城鎮建設，進而吸引農村人口向城市轉移。

（二）機制分析

依據理論模型分析，將影響城鎮化發展的四種交互機制納入基準模型進行估計，結果見表4。模型（1）顯示，“創新的規?！悲B加資本，將會對城鎮化產生阻礙，即“研發力”效應中創新規模減弱了資本對城鎮化的正向影響，可能的原因是知識存量過大，創新的難度增加，不利于城鎮化推動。“生產力”即“農村人口規模”疊加資本作用顯著為負，農村人口規模本身對城鎮化的作用就是顯著為負的，而資本進一步強化了農村人口規模對城鎮化的阻礙作用。“農村人口規模推動創新的規模”疊加資本作用顯著為負，主要是農村人口規模與城鎮化發展逆向作用，即資本會強化農村人口規模增長對創新的負作用，進而阻礙城鎮化發展?！皠撛炝Α奔础皠撔碌囊幠Ｍ苿觿撔戮奂悲B加資本對城鎮化的影響顯著為正，這說明資本驅動知識生產進而推動創新

聚集，將有效提升城鎮化水平，存在創新聚集的作用機制。模型（4）中，農村人口規模估計系數的絕對值為0.5815，創新聚集系數的絕對值為0.3524，值得注意的是，農村人口規模和創新聚集系數估計值較之于基準回歸（表3）中模型（5）顯示的系數估計值要小，進一步說明了從促進城鎮化發展的角度看，核心要素的作用效果會受到四種交互機制的影響。另外，觀察表4其他列模型的回歸結果同樣可以看出，農村人口規模系數的絕對值始終大于創新聚集系數的絕對值，這說明在控制其他變量及交互機制的條件下，城鎮化的發展依然受人口規模和創新聚集雙重作用，現階段城市人口的聚集對城鎮化的作用效果更強，進一步驗證了基準回歸結果。

（三）穩健性檢驗

考慮到基準回歸結論可能受計量模型設置是否合理、指標測度是否科學、模型的結論是否只在特定的時間區間成立等問題的影響，本文將進行一系列檢驗，驗證模型的穩健性

限于篇幅，未報告穩健性檢驗的結果，感興趣的讀者可向筆者索取。。（1）為了確保GMM估計的可靠性，采用動態固定效應模型（FE）和動態混合估計模型（POLS）進行驗證，模型核心解釋變量農民數量仍顯著為負，創新聚集變量顯著為正，說明城市人口規模和創新聚集對城鎮化發展的促進作用較為可信。以上均采用非農業人口比率表示城鎮化率。（2）使用其他替換數據進行了穩健性檢驗。首先，從非農業人口的絕對量的角度檢驗基準回歸穩健性;其次，將樣本的時間窗口擴大，即分別使用2001—2015年市區人口比率和市區人口絕對量做因變量對模型進行實證回歸。結果發現反映農村人口規模的系數始終顯著為負，創新聚集的估計系數顯著為正，再次驗證了農村人口規模對城鎮化的反向效應即城市人口規模對城鎮化的正向效應，以及創新聚集對城鎮化的正向推動作用。綜上所述，穩健性檢驗顯示，本文取得的基準回歸結果總體比較穩健，不受計量模型、指標測度或數據時間窗口等影響;穩健性檢驗的結果均表明人口規模對城鎮化的影響程度大于創新聚集。

六、進一步分析：城市群樣本回歸

受技術革新、要素流動和產業更新換代等因素影響，城市群已成為我國區域發展的主要空間載體與經濟區劃形式。每個城市群初始稟賦不同，功能定位各不相同，城鎮化發展的速度和質量表現出較大的差異?！秶倚滦统擎偦巹潱?014—2020年）》制定了“5+9+6”城市群空間結構新格局，包括5個國家級城市群、9個區域性城市群和6個地區性城市群，本文將273個城市落位于上述20個主要城市群

限于篇幅，未報告20個城市群具體的城市分布，感興趣的讀者可向筆者索取。，考察不同城市群區域下城鎮化的動力機制

基于數據的可得性，樣本估計時刪除中國香港特別行政區、中國澳門特別行政區、仙桃、天門、潛江、延邊朝鮮自治州、濟源、銅川、巢湖、東興、憑祥、北流、昌吉、米泉、阜康、呼圖壁縣、瑪納斯縣、石河子、沙灣縣、烏蘇、奎屯、鄂爾多斯、中衛、青銅峽、靈武、中寧縣、永寧縣、賀蘭縣、平羅縣、定西、白銀、臨夏、海東、楚雄、都勻、凱里的數據。，估計結果如表5—7所示

由于個別城市群樣本達不到GMM估計的樣本要求，因此，該部分通過Hausman檢驗，得出拒絕隨機效應的原假設的結論，最終采用個體固定效應模型對城市群樣本進行回歸。。

從表5—7可以看出，我國20個城市群的城鎮化動力機制表現出明顯的異質性，總體上可分為四類。一是城市人口規模和創新聚集的雙元機制作用區域。城市人口規模和創新聚集同步推動城鎮化的發展，主要有長江三角洲、長江中游、成渝、哈長、山東半島、中原、江淮、北部灣、寧夏沿黃、黔中城市群。二是城市人口規模的單一機制作用區域。單一的城市人口規模對城鎮化的推動，主要有珠三角、海峽西岸、關中、天山北坡、晉中、蘭西城市群。三是城市人口規模機制正向作用，創新聚集機制負向作用的作用區域。城市人口規模促進城鎮化的發展，而創新聚集阻礙城鎮化發展，主要有京津冀、遼中南、呼包鄂榆城市群。四是城市人口規模和創新聚集對城鎮化的作用都不明顯的區域，主要是滇中城市群，這兩種聚集效應都不顯著。

大多數中東部城市群的城市人口和創新聚集能夠同步促進城鎮化的發展，城市人口規模的促進效應要強于創新聚集的促進效應，與全樣本回歸的結果是一致的。長江三角洲依托突出的區位優勢，雄厚的經濟基礎，城鎮化過程發育較早。大量外來人口涌入，高技能人才和科技資源的富集促使長三角地區創新要素聚集，成為我國要素流動最快、城鎮集聚程度最高、經濟最發達的區域。長江中游城市群

三大核心城市武漢、長沙、南昌以不足1/10的面積，占據長江中游城市群超1/3的經濟總量、近1/5的人口和2/3的高校人才。2016年，武漢以83所高校數量，并列全國第二;長沙、南昌高校數量也分別名列全國第六位和第九位，高校資源豐富。承東啟西、連南接北，交通條件優越，大宗農產品生產優勢明顯，經濟結構以工業為主體，為農村剩余勞動力提供了就業機會。另外，高校資源豐富一方面可以提高產業研發能力，另一方面也為城市輸送更多高端人才，城市人口和創新資源的聚集促使長江中游城市群城鎮化發展逐步趨向以人為本的新型城鎮化。

目前還有許多地區的城鎮化是以城市人口規模為主要推動力，創新聚集發揮作用微乎其微。珠江三角洲地區已經超越歐美國家，成為世界上生產規模最大的輕工業生產基地，珠三角城市群的產業分布中，勞動密集型產業占據主要地位。但可能由于珠三角創新產業主要集中在深圳，其他城市技術創新要素聚集還在起步階段，致使整個珠三角城市群創新聚集對城鎮化的作用遠不如人口聚集效應顯著，所以估計結果中創新聚集變量并不顯著。

京津冀城市群估計結果顯示，農村人口規模阻礙城鎮化水平的提高，即城市人口規模推動了城鎮化的發展，但是創新聚集并沒有成為京津冀地區城鎮化的主要動力。究其原因，一方面可能是由于京津冀城市群創新能力區域差距的極化現象非常嚴重[42]。由于歷史原因致使河北省發展的空間狹小、產業聚集能力差，而北京與其他兩地的聯系不夠密切，尤其是京津與河北省之間的產業發展等脫離。另一方面隨著非首都功能疏解各項措施的推進，外來人口增速明顯放緩，農民工回流，越來越多的人“逃離”北京，北京新政策也開始淘汰低端產業和勞動密集型產業，驅逐低端勞動力，使得流動人口規模減小。

通過2000年和2010年兩次人口普查數據發現廣大中西部地區是人口遷出的主要地區，西部城鎮化發展速度緩慢，發展質量不高。其中滇中城市群作為長江經濟帶的一部分，近年來城鎮化建設成效已經顯現，但第二、三產業相對滯后，城鎮化建設的產業支撐和就業促進能力不足。另外，滇中城市群科技創新投入不足，高技能勞動力匱乏，該城市群對技術創新產業的吸引不夠。由此可見，滇中城市群城市人口和創新聚集效應都是不顯著的。

七、結論與啟示

本文在Black等[35-36]建立的城市經濟框架中加入農村部門和創新部門，同時納入城鄉空間異質、城鄉人口流動、創新聚集內生等三個現實條件，通過分析各市場均衡，得到了城鎮化率的表達方程。在此理論基礎上，運用全國273個地級市樣本和20個城市群樣本2001—2015年的數據進行實證與穩健性檢驗，得到如下研究結果。

（1）城市人口規模和創新聚集是促進中國城鎮化水平提高的雙元動力機制。

（2）同一環境下，雖然人口規模和創新聚集都會促進城鎮化的發展，但是現階段城市人口規模機制對城鎮化的影響程度明顯大于創新聚集機制。

（3）農村人口規模除直接影響城鎮化發展還通過“農村人口規模推動創新的規模”疊加資本這一途徑作用于城鎮化，資本會強化農村人口規模增長對創新的負作用，進而阻礙城鎮化發展?！皠撔碌囊幠Ｍ苿觿撔戮奂悲B加資本為城鎮化發展提供“創造力”，資本驅動知識生產進而推動創新聚集，將有效提升城鎮化水平，存在創新聚集的作用機制，通過替換計量模型、改變指標測度及擴大時間窗口進行一系列穩健性檢驗，結果均表明上述結論是穩健可信的。

（4）選取20個城市群樣本考察不同城市群區域城鎮化的動力機制，現階段我國城市群城鎮化發展表現出明顯的異質性，有一半的城市群城鎮化動力來源于城市人口規模和創新聚集雙元機制，其他9個城市群城鎮化發展主要依靠城市人口規模的單一機制，而城市人口規模和創新聚集對滇中城市群城鎮化發展的影響均不明顯。

現階段創新聚集機制對城鎮化的推動作用弱于城市人口聚集機制，但隨著經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段，積極發揮城鎮作為創新集中地的功能將比發揮現有人口容納器的作用更為關鍵。因此，本文結果的政策含義在于，一方面隨著我國城鎮化人口紅利即將消失，應從創新聚集角度彌補城鎮化過程中人口邊際報酬遞減的作用，形成創新聚集的邊際報酬遞增的機制，使城市真正成為創新集中地，而不僅僅是人口容納器。以提高人均產出比來拉動經濟，向創新驅動型轉型升級，堅定實施創新驅動發展戰略，不斷推進理論創新、實踐創新、制度創新、文化創新以及其他各方面創新;整合人才培養資源，建設知識型、技能型、創新型勞動者大軍，構筑創新人才高地。另一方面加快農業轉移人口市民化。切實加強頂層設計、政策研究和推動落實，拓寬農業轉移人口落戶渠道;著力解決廣大農業轉移人口最為關心的教育、醫療、養老、就業、住房保障以及農村“三權”等方面的實際問題，提高農民工福利水平。

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責任編輯、校對：?李再揚

The?Driving?Force?of?the?Development?of?Urbanization?in?China：

Population?Container?or?Innovation?Gathering?Area？

WANG?Mengchen1，?ZHOU?Mi2

（1.?School?of?Economics，?Nankai?University，?Tianjin?300071，?China;

2.?College?of?Economic?and?Social?Development，?Nankai?University，?Tianjin?300071，?China）

Abstract：Based?on?the?traditional?urban?multisector?model，?this?paper?incorporates?Chinas?assumptions?about?urbanrural?spatial?heterogeneity，?urbanrural?population?mobility，?and?endogenous?innovation?aggregation?and?provides?a?theoretical?explanation?of?the?internal?dynamics?of?urbanization?in?China?from?a?single?mechanism?of?urban?population?scale?to?the?dual?mechanism?of?urban?population?size?and?innovation?aggregation.?Moreover，?the?paper?uses?a?sample?of?273?cities?and?20?urban?agglomerations?over?the?period?of?20012015?to?conduct?the?empirical?tests.?The?results?show?that，

（1）?The?urban?population?scale?and?innovation?aggregation?are?dual?dynamic?mechanisms?that?promote?the?development?of?urbanization?in?China.?However，?the?urban?population?scale?has?a?greater?impact?on?urbanization?than?the?innovation?aggregation?at?this?stage.?Therefore，?at?present，?urbanization?is?mainly?a?population?container.?The?innovation?aggregation?will?be?the?main?direction?of?healthy?development?of?urbanization?in?the?future.

（2）?In?addition?to?directly?affecting?urbanization，?the?size?of?the?rural?population?also?acts?on?urbanization?through?the?superposition?of?“the?scale?of?rural?population?to?promote?the?scale?of?innovation”.?The?capitals?will?strengthen?the?negative?impact?of?rural?population?growth?on?innovation，?and?thus?hinder?the?development?of?urbanization.?The?superimposed?capital?of?“Innovative?scale?promotes?innovation?aggregation”?provides?“creativity”?for?urbanization?development，?and?capital?drives?knowledge?production?and?then?promotes?innovation?gathering，?which?will?effectively?improve?the?level?of?urbanization.

（3）?The?urbanization?of?20?urban?agglomerations?in?China?shows?a?significant?heterogeneity.?The?motivation?of?half?of?urban?agglomerations?comes?from?the?dual?mechanism?of?urban?population?scale?and?innovation?aggregation.?The?other?nine?urban?agglomerations?urbanization?mainly?depends?on?the?urban?population?scale.

Keywords：urbanization;?urban?agglomeration;?migration;?population?scale;?innovation?aggregation

收稿日期：2019-03-01

基金項目：教育部人文社會科學基金項目“抑制性創新演進、企業國際合作研發與產業跨越式發展”（18YJA790019）;2019年中央基本科研業務經費項目“互聯網與數字經濟對區域經濟的影響及對策研究”（63192602）;國家自然科學基金項目“人力資本配置與區域協調發展：多層次空間的視角”（71803034）。

作者簡介：王夢晨，女，通信作者，南開大學經濟學院博士研究生，研究方向：城市與區域經濟理論與政策，電子郵箱：wangmengchenly@126.com;周密，女，南開大學經濟與社會發展研究院教授，中國城市與區域經濟研究中心副主任，研究方向：城市與區域經濟理論與政策。