經濟、人口視角下的城鎮化與貧困：線性與U型關系*
——基于中國省級面板數據的實證分析

劉 超，張海洋，胡寶貴※

（1.中國農業大學人文與發展學院，北京 100193；2.北京農學院經濟管理學院，北京 102206）

0 引言

貧困是人類社會長期以來存在的嚴峻問題和挑戰，全世界也在致力于與貧困問題的斗爭之中。我國是世界上最大的發展中國家，中共十八大之后，以習近平為總書記的黨中央總攬全局，將扶貧脫貧工作提升至前所未有的戰略地位[1]，全力攻打扶貧脫貧戰役，取得了我國脫貧攻堅的決定性成就，不僅為我國實現共同富裕的目標奠定了基礎，而且為全球減貧事業做出了巨大的貢獻。然而消除我國未來較長時間內的相對貧困問題仍然任重而道遠。與此同時，我國城鎮化進程突飛猛進，早在2011 年末，我國城鎮常住人口首次超過農村常住人口，占到全國總人口的51.27%[2]。城鎮化是現階段全球發展的顯著特征，也是時代和未來發展的趨勢之所在。農村人口大量流入城鎮地區，城鎮空間規模不斷更新擴大，城鎮中的產業和教育、技術等資源輻射帶動著廣大農村地區的發展，創造勞動的供給和需求，也刺激并提高居民的日常消費，極大提升了農村和城鎮地區的經濟發展和生產力水平，帶來發展的巨大紅利。

減貧和城鎮化同是可持續健康發展的兩個重要方面，從理論上講，城鎮化進程伴隨著生產和消費的集聚效應，而集聚效應是帶動經濟發展的核心力量，可以提供效率更高的公共服務，所以減貧一般被視為城鎮化的副產品。然而，國際上的眾多學者們選取不同的樣本，在城鎮化和貧困之間辯證關系的研究上還存在著相當大的爭議。Arouri等利用越南的家庭生活水平調查（VHLSS）數據，研究表明城鎮化水平提高1%，農村居民人均收入和農村居民人均支出均增長0.09%。此外，2002 年城鎮化水平提高1 個百分點，農村家庭貧困率降低0.12 個百分點[3]。Aamir 和Naveed 等基于巴基斯坦的實證研究，運用ARDL 協整方法，卻得出結論：雖然城鎮化正在減少貧困，但其影響微乎其微，可以忽略不計[4]。國內學者基于我國的實際情況對城鎮化和減貧也進行了豐富的研究，在觀點與分歧上與國際學術界大體類似。但是，眾多的經濟理論和實證研究都表明城鎮化是一種典型的倒U 型關系，即隨著城鎮化水平的提高，經濟發展水平隨之上升，到達峰值后，經濟發展水平反而會隨著城鎮化率的繼續提高而降低[4]。所以，我國城鎮化與貧困之間存在的關系仍然需要我們進一步深入驗證和探究。

基于此，文章立足于中國減貧大背景，選擇1999—2018年我國30個省（市、自治區）20年的宏觀面板數據，通過固定效應模型等回歸分析，試圖考察經濟城鎮化和人口城鎮化能否解釋各地減貧程度的不同，進而再次驗證城鎮化與貧困之間可能存在的線性或非線性關系，以期對我國的城鎮化減貧經驗進行總結，進一步促進城鎮化進程+扶貧工作的協同發展，為推動我國脫貧攻堅和鄉村振興有效銜接工作提供有益的政策啟示和動力源泉。

1 數據、變量和模型

1.1 數據來源和變量選取

該文的數據主要收集整理自《中國統計年鑒》《中國金融統計年鑒》等的相關數據，時間跨度為1999—2018 年共計20 年。鑒于數據的可得性和可比較性，樣本不包含港澳臺地區。此外，由于西藏自治區數據的嚴重缺失，故也排除于樣本之外。所以最終分析樣本為包括北京、山東、四川等在內的30 個省（市、自治區）。主要采用STATA 15軟件對獲得的面板數據進行具體的操作和分析。

貧困變量。該文的被解釋變量貧困的代理變量選擇的是農村居民的恩格爾系數，恩格爾系數是國際上通用的衡量居民生活水平高低和劃分貧富的指標[5]，恩格爾系數的增大與減少反映出貧困狀況的惡化和改善。

城鎮化變量。該文主要關注城鎮化發展和貧困之間的關系，所以核心解釋變量為城鎮化水平。人口學家、經濟學家等已經達成共識，城鎮化并不是單一的身份轉變（從農民向城鎮居民），而是產業體系、地區結構、生產方式等的高階躍進[6]。考慮到數據的可獲得性和代表性，主要從人口城鎮化和經濟城鎮化這兩個城鎮化的視角出發，其中，城鎮化的過程帶來人口從農村到城鎮的大量遷移和城鎮人口比例的提高，參考既有研究的一貫做法，人口城鎮化的變量選取的是城鎮人口占總人口的百分比；借鑒劉旭曄、王亞力等的研究，經濟城鎮化是指農業經濟向非農業經濟的轉變，該項指標選擇第二、三產業增加值占GDP的百分比[7-8]。

為了有效地對城鎮化和貧困之間的關系進行度量，還需要在回歸方程中加入必要的控制變量。該文在參考現有相關文獻的基礎上，選擇如下5 個控制變量，包括貿易開放度（TRA）、互聯網普及（INT）、人口增長（PGR）、金融發展（FDC）和投資規模（INV）等（表1）。

表1 變量說明

1.2 特征描述與計量模型

變量的具體特征描述如表2 所示，1999—2018年的30個省（市、自治區，不包括港澳臺和西藏）的農村恩格爾系數的均值為41.500 5%，最小值為23.8%，最大值為79.3%，標準差為8.822 6，說明省級樣本之間的貧困狀況差別很大。對于解釋變量城鎮化來說，人口城鎮化率的均值為52.032 2%，最小值和最大值分別為20.714 3%和89.606 7%，標準差為14.657 7；經濟城鎮化率的均值為87.289 6%，最小值和最大值分別為38.9%和99.7%，標準差為7.097 7，說明不同省份之間具有顯著差異的城鎮化水平。而互聯網普及、人口增長、投資規模等指標也同樣具有一定的差異性，其中樣本之間的金融發展和貿易開放度兩個指標的離散程度最為顯著。

表2 初始變量描述性統計

為進一步度量城鎮化的推進如何影響貧困，設定面板數據回歸模型為：

在式（1）中，被解釋變量POV是農村居民家庭恩格爾系數，URBAN是研究中的核心解釋變量城鎮化，下標i代表省份，下標t代表年份，X是一系列的控制變量，包括如貿易開放度、互聯網普及、人口增長等等，β0是常數項，β1是待估參數，β2是控制變量的系數，u是隨機擾動項。

2 計量檢驗和結果分析

2.1 多重共線性檢驗

為了排除解釋變量之間可能存在的嚴格或近似的相關關系對模型造成干擾，該文運用方差膨脹因子法進行解釋變量的多重共線性檢驗，檢驗結果見表3，各個變量的VIF值（即方差膨脹因子）均小于7，滿足小于10的要求，所以可以認為變量之間不存在嚴重的多重共線性[9]，所選擇的變量是可以進行接下來的模型操作。

表3 多重共線性檢驗

2.2 全樣本基本回歸

首先以人口城鎮化為例，進行全樣本的基準模型回歸，根據豪斯曼檢驗，P 值等于0.00，拒絕原假設，故可以選擇使用固定效應模型進行回歸分析[10]。表4 匯報了固定效應模型估計下對所有省份的全樣本回歸結果。根據表4的基本回歸結果顯示可知，在基本模型和加入金融規模、人口增長等控制變量的擴展模型1中，解釋變量人口城鎮化的系數均為負數，并且通過了1%的顯著性水平的檢驗，表明在控制其他控制變量不變的情況下，人口城鎮化進程能顯著降低貧困程度。城鎮人口的集聚，一方面解決了農村大量的剩余勞動力，促進了第二三產業中就業增長，另一方面農村人口的轉移，也可以享受到城鎮中醫療保障和其他公共服務的益貧性。

表4 我國30個省（市、自治區，不包括港澳臺和西藏）人口城鎮化回歸

為了驗證人口城鎮化與貧困之間可能存在的U 型非線性關系，在模型1的基礎上，模型2中加入了人口城鎮化的二次項，可以看出人口城鎮化的一次項系數小于0，二次項系數大于0，且具有顯著的解釋力[11]，表明人口城鎮化與貧困之間的關系不僅為簡單的負向線性關系，而是呈現U型關系，人口城鎮化減貧效應存在最優水平。換句話說，當人口城鎮化處于較低水平，隨著城鎮人口的集聚，貧困程度下降；但是當城鎮化處于較高水平階段，城鎮人口比例的提高反而易造成新的不平等，導致貧困程度的深化。

與此同時，從固定效應模型的回歸結果中還能看出其他的控制變量對于貧困產生不同程度的正向或負向的顯著影響，控制變量表現基本上與已有文獻研究的結果相一致性，符合基本預期。其中，貿易開放對貧困產生顯著的負向影響，是因為貿易開放能夠提高基礎設施建設水平和帶動勞動力的就業，提高人均收入水平，農產品的出口也大大緩解了農村地區的貧困。互聯網普及率對貧困影響的系數顯著為負，互聯網的使用傳播先進的思想和觀念，提升貧困人口的文化素養，為扶貧工作注入可持續的創新活力源泉，從而帶動貧困地區實現經濟轉型升級發展。金融發展對減貧產生較強的積極作用，這是因為金融發展可以改善收入分配差距，此外金融向窮人延伸可以緩解其借貸等資金需求難題，擴大窮人的經濟收入。固定資產投資對貧困具有顯著的負向作用，固定資產投資能夠促進區域經濟增長，改善當地的基礎設施、科學技術等要素在內的投資環境，形成“經濟增長—貧困減緩”的良性循環，增加農民收入，從而減貧。而人口增長率對貧困產生顯著的正向影響，這早在18 世紀英國的經濟學家馬爾薩斯就曾提出過有關論斷。

其次，再以經濟城鎮化指標作為解釋變量，進行固定效應模型的回歸，回歸結果如表5 所示，模型2在模型1的基礎上，加入經濟城鎮化的平方項，對經濟城鎮化對貧困之間可能存在的非線性關系進行進一步的驗證，不難發現，經濟城鎮化的平方項系數對貧困并不具有顯著性，而經濟城鎮化的系數顯著為負。說明經濟城鎮化對貧困的影響是線性的，經濟城鎮化率越高，貧困程度越低。表明城鎮化發展推動人口和產業的轉型升級，增加農村居民的經濟收入來源，解決貧困問題，才能實實在在地縮減貧困率。

表5 我國30個省（市、自治區，不包括港澳臺和西藏）經濟城鎮化回歸

2.3 穩健性檢驗

2.3.1 排除極端值的影響

為了確保模型估計的穩健性，該部分將采用排除極端值影響的縮尾處理檢驗方式，對農村居民恩格爾系數位于前5%和后5%的樣本進行winsor 縮尾處理，再次進行固定效應的回歸，以檢驗城鎮化對貧困影響的敏感性。表6為重新估計的固定效應回歸檢驗結果，人口城鎮化和經濟城鎮化對貧困的影響顯著為負，人口城鎮化的二次項對貧困的影響顯著為正，這與前文的結論相一致，回歸結果充分證明了模型和結果的穩健有效性。

表6 縮尾處理檢驗

2.3.2 工具變量檢驗

模型內生性的問題是指由于選擇偏誤等導致解釋變量和隨機擾動項之間的相關性，為了進一步消除模型中可能出現的變量內生性的問題，選擇自變量城鎮化率的滯后一期作為工具變量，用工具變量法進行模型的回歸操作進一步解決模型的內生性問題。檢驗結果如表7所示，再一次驗證了人口城鎮化和經濟城鎮化均能有效降低貧困程度。

表7 工具變量檢驗

2.4 不同區域省份的城鎮化減貧效應的差異

由于我國幅員遼闊，區域經濟狀況差異明顯，為進一步考察不同區域的城鎮化減貧效應邊際影響的差異性，將省份劃分為兩種類別：東部地區和中西部地區。以人口城鎮化為例，對不同區域進行分組回歸，表8是對于不同區域的回歸結果記錄。城鎮化對我國東部和中西部地區貧困減緩具有不同影響。中西部地區的系數通過了1%的顯著性水平，而在東部地區并沒有通過顯著性檢驗，并且系數的大小也低于中西部地區。回歸結果表明，我國城鎮化進程的減貧效應因不同區域發展水平而呈現差異，我國城鎮化進程的減貧效應在中西部地區的影響要大于在東部地區的影響。因此應該注重關注我國中西部地區的經濟發展，著力提升中西部地區的城鎮化的速度和質量，達到城鎮化減貧效應的最大化發揮。

表8 不同區域的回歸結果：人口城鎮化

3 結論及政策啟示

3.1 結論

該文利用1999—2018 年全國30 個省（市、自治市，不包括港澳臺和西藏）20 年的面板數據，通過固定效應模型進行基準回歸分析，采用winsor縮尾處理、工具變量法進行穩健性檢驗，并劃分不同區域進行分組回歸。實證結果得出以下的發現：城鎮化水平與貧困之間呈現顯著的負相關性，城鎮化是減貧的重要途徑。人口城鎮化與貧困之間的關系呈現出“正U型”曲線的關系，而經濟城鎮化對貧困的影響是單向負相關，這給我們的啟示是過度的人口城鎮化會加劇貧困，城鎮化減貧的重點不僅僅在于城鎮人口的擴張，而在于與之相匹配的經濟城鎮化水平同步提高方能達致減貧。此外，城鎮化進程的減貧效應因我國的不同區域發展水平而呈現差異，相對于經濟發展水平程度高的東部地區來說，中西部地區城鎮化水平的提高更能有效顯著地降低貧困率。

3.2 政策啟示

目前，我國正處于扶貧攻堅和鄉村振興相銜接的關鍵時期，雖然我國在2020 年后已經消滅了絕對貧困現象，但是相對貧困卻將一直在我國存在。城鎮化的發展能夠促進社會資源的合理均衡配置，優化收入分配結構，縮減城鄉居民的貧富差距，具有減貧和促進經濟增長的潛力和動能。城鎮化無疑成為國家脫貧和實現全面小康社會的重要工具。該文的研究為我國的減貧事業和鄉村振興等提供了重要的啟示和思路，以下提出針對我國的政策啟示。

（1）持續推進我國各省市地區的新型城鎮化進程。尤其要關注提升我國中西部地區的城鎮化建設，發揮以城帶鄉的輻射作用，推進城鄉二元結構的融合，促進經濟結構的調整和改善，從而帶動非農部門的經濟增長和非農就業。擯棄過去一味加快城鎮規模擴張的弊病，由粗放型城鎮化向集約型的新型城鎮化轉移，與生態化、信息化、工業化、農業現代化等協同發展[12]。優化城鎮的空間布局結構，提升城鎮化的效率和質量，著重提升城鎮化的經濟效益，促進國家減貧事業的推進和建設小康社會目標的實現。

（2）走因地制宜的城鎮化之路。準確把握各地的城鎮化發展所處的水平、發展階段及具有的特點，根據區域差異和實際情況有針對性的、有層次性推進城鎮化建設。在城鎮化發展水平較低的地區，國家應該加大財政支持和政策扶持的力度，在城鎮化水平發展較高的地區，進一步加大公共服務的匹配和供給程度，強化市場自治的城鎮化調控機制，注重技術和生產要素的合理配置。進一步發揮城鎮化的減貧潛力，與減貧進程耦合協同發展，相互促進，實現可持續的新型城鎮化。

（3）注重保障農民在城鎮化裹挾中的權益。強調以人為本為基礎的城鎮化發展，解決我國城鎮中存在的環境污染、人口密集、交通擁堵等突出問題，深化相關領域的改革與創新，對社會保障、土地配置、糧食安全和金融市場等進行全方位配套，激發經濟活力，釋放發展動能。不僅要關注城鎮化人口比重的提升，而且要提高農村居民在城鎮化過程中勞動技能和生存技能，真正提升城鎮化中農村勞動力的內生脫貧發展動力，完善創業幫扶和就業培訓體系，實現農村勞動力的“城鎮化融入”，引導農民進行非農就業，促進經濟持續穩定健康發展，避免城鎮中的“新型貧困人口”的出現。