教育影響城鎮化水平的實證研究
——基于中國2005—2020 年省級面板數據

萬博紳 閔維方

（1.北京大學教育學院，北京 100871；2.北京大學教育經濟研究所，北京 100871；3.華東師范大學教育經濟實驗室，上海 200062）

一、引言

改革開放以來，我國經濟實現了四十多年的快速增長。2021 年我國國內生產總值（GDP）達114.4 萬億元人民幣，人均GDP 超過1.2 萬美元，接近世界銀行提出的高收入國家的門檻。然而，與此同時，我國收入差距不斷擴大。國家統計局數據顯示，我國基尼系數從1981 年的0.288 上升為2020 年的0.468，遠遠高于0.4 的國際警戒線，也高于發達國家的平均水平。因此，我國把縮小收入差距，實現共同富裕作為重要發展目標之一。鑒于“城鄉差距是改革開放以來收入差距擴大的最重要因素”“中國收入差距近一半可以歸結為城鄉差距”（中金研究院, 2022），推動新農村建設，發展現代化大農業，加快城鎮化進程，逐步實現城鄉一體化發展，是我國走向共同富裕的必經之路。

盡管我國城鎮化發展取得了明顯進步（1978—2020 年，城鎮常住人口從1.7 億增長到9 億，城鎮化率從17.92%上升到63.89%），但我國城鎮化水平明顯落后于工業化進程 （陸銘, 2013）。2020 年，我國常住人口城鎮化率為63.89%，低于發達國家70%—80%的水平（萬廣華 & 朱翠萍, 2010）。即便與同等收入水平的國家相比，我國城鎮化水平仍舊偏低。當日本和韓國的人均收入水平與我國相當時，其城鎮化率已經達到75% （姚洋, 2020）。如果以戶籍人口計算，我國城鎮化率僅為45.4%，差距更為明顯。此外，改革開放以來，我國人口紅利逐漸消失、老齡化加速、勞動成本升高，依靠投資和出口的經濟增長模式逐漸難以為繼（蔡昉, 2010a）。

我國急需轉換經濟增長動能。已有研究表明，城鎮化的集聚效應能夠刺激內需，提高要素利用效率，從而促進經濟增長。結合我國城鎮化水平偏低的事實，有學者認為，人口在城市的進一步集聚將成為未來中國經濟持續增長的新引擎（景維民 & 王鑫, 2015; 蔡昉, 2010b）。城鎮化可以從三個方面推動經濟增長，從而為共同富裕奠定物質基礎。一是由于城鎮化是人口在空間集聚的過程，生活方式的變革和生活水平的提高將進一步擴大生活性服務需求，拉動經濟增長；二是城鎮化過程中生產要素的集聚和優化配置能夠產生規模經濟，降低單位成本，擴大生產性服務需求，進一步拉動經濟增長；三是城鎮化有利于知識外溢和技術創新，從而推動產業結構升級，為經濟發展提供內生性的動力（閔維方,2017; 閔維方, 余繼 & 吳嘉琦, 2021）。

怎樣才能加快城鎮化進程呢？現有研究指出，教育是城鎮化最重要的驅動力之一，主要體現在以下兩個方面。第一，通過發展教育，提高勞動者的農業生產率，推動更多的農民從土地上解放出來，進入城鎮，或者興辦自己的鄉鎮企業，促進小城鎮的發展，實現就地城鎮化。第二，教育質量的提升能夠促進人的全面素質的提高，以幫助農村轉移人口，在真正意義上實現“市民化”。我國城市內部存在著一種“城鄉二元結構”，農村轉移人口與城鎮居民雖然身處同一物理空間，但在社交和精神空間上長期處于分隔狀態（賈繼娥 & 褚宏啟, 2016）。個體人力資本的提高能夠為農村轉移人口帶來更高的收入、更好的健康狀況、更強的留居意愿和城市歸屬感，從而促進城鄉居民的融合，推動城鎮化水平提高。

在這一背景下，深入研究教育促進城鎮化的具體作用機制具有重要的現實意義。從理論上看，已有關于教育與城鎮化水平關系的研究大多基于內生經濟增長理論，對于教育影響城鎮化水平理論機制的討論稍顯不足。從實證上看，已有研究大多使用平均受教育年限作為教育發展水平的代理變量，關注教育投入影響城鎮化水平的研究相對較少。平均受教育年限衡量的是教育發展的結果，而教育投入能夠更好地體現不同地區發展教育的努力程度，且會對教育質量產生深刻影響。因此，研究教育投入與城鎮化水平的關系具有更加強烈的現實指導意義，能夠為政策制定者提供切實的參考依據。

鑒于此，本研究基于已有文獻，構建了教育影響城鎮化水平的理論框架，并在此基礎上，使用2005—2020 年中國省級面板數據，實證檢驗了教育對城鎮化的促進作用。

二、文獻綜述

（一）教育影響城鎮化水平的理論研究

關于教育影響城鎮化水平的理論研究，已有研究主要從應然和實然兩個方面對這一主題進行剖析。應然的角度指的是教育應該為新時代的城鎮化建設提供支持。鄔志輝和姜超（2014）認為，人的城鎮化有著豐富的內涵，而教育是實現人的城鎮化的必要途徑。在推進城鎮化的過程中，不同層次、不同類型的教育可以發揮各自特殊的優勢。褚宏啟（2015）表示，教育應該服務于新型城鎮化建設。政府必須完善教育體系，提升教育質量以促進農村轉移人口的全面發展、促進社會融合、民主參與以及經濟的發展。秦玉友（2015）認為，城鎮化的過程如果丟失了“人的城鎮化”的內涵，那么這種城鎮化將是“虛假的、不健康的、難以持續的”。人的城鎮化需要教育，而教育的發展目標應該包括：豐富農村人口城鄉生存的經驗，提高面向農村的普通職業教育的質量以及加強進城務工人員的融入教育。實然的角度指的是教育在實際上能夠促進人口向城鎮轉移，提升城鎮化水平。學者們主要基于內生經濟增長理論，論證了教育驅動城鎮化進程的理論機制，強調了人力資本和知識的積累在經濟增長中的重要性。當人力資本水平不足以推動科學技術的進步時，城市的發展可能無法帶動經濟增長（Bertinelli &Black, 2004）。首先，在城市中，受教育程度高的個體擁有更高的消費水平，這促進了城市的生產與就業。其次，這些個體的集聚帶來了知識的外溢，促進科學技術的發展，從而推動產業結構升級（張景華,2007）。這兩者進一步推動了各種要素在城市集聚，為經濟增長提供了長期的動力。最后，農村居民受教育程度的提高使得他們能夠更好地使用現代化農業技術，促進區域農業現代化水平的提高，從而將更多的農民從土地中解放出來，這是農村人口向城市遷移的必要前提（于偉, 張鵬 & 姬志恒, 2020）。

（二）教育影響城鎮化水平的實證研究

國際研究方面，絕大部分學者將城鎮人口和城市規模作為衡量城鎮化水平的指標，考察教育對城鎮化進程的影響。Gisser （1965）分析了1950 年和1960 年美國人口普查數據，發現農村地區的教育水平每提高10%會伴隨著6%—7%的農民離開該地區，進入非農產業。Simon （1998）對1940—1986 年間美國都市區的數據進行分析比較，發現人力資本和美國都市區的增長之間存在著一種積極、巨大以及持久的正相關。Black 和Henderson （1999）利用美國1940—1990 年間的面板數據進行實證檢驗，發現單個城市的增長速度與當地居民的受教育程度緊密相關。Simon 和Nardinelli （2002）分析了1900—1990 年間美國的城市數據，發現擁有更高人力資本的城市與都市區發展得更為迅速。

國內研究方面，大部分研究同樣將城鎮人口占比作為城鎮化水平的衡量指標。鄭勤華和賴德勝（2008）利用1986—2003 年全國各省的數據進行回歸，發現高等教育在校生數和教育投資對城市化進程有著顯著正向影響。項本武等人（2012） 使用中國232 個地級及其以上城市第四、五、六次人口普查的面板數據進行分析，發現接受大專及以上教育人口占總人口的比重每增加1%，城市人口規模增長1.15%；接受高中及以上教育人口占總人口的比重每增加1%，城市人口規模增長0.17%。闞大學和呂連菊（2014）基于1992—2011 年31 個省的省級動態面板數據進行研究，發現職業教育推動了中國城鎮化水平的提高。劉錚和孫健（2014）使用2004—2010 年我國261 個地級以上城市非平衡面板數據，發現教育投資對城市化具有顯著的正向影響。李修彪和齊春宇（2015）對1990—2010 年我國省級面板數據進行分析，發現人均受教育程度的提高能夠推動城鎮化進程。付春香（2015）分析了2000—2012 年間各省、自治區、直轄市的數據，發現人力資本投資、城鎮就業與城鎮化率呈正相關，并且這種相關性隨著時間推移在逐漸增強。Choy 和Li （2017）認為高等教育在城鎮化發展中扮演著重要角色，基于2002—2011 年省級面板數據的實證研究發現，本科以上學歷人口比重的提高對城鎮人口的增加有著顯著的正向影響。

（三）已有研究評析

教育影響城鎮化水平的研究尚存在一些問題。第一， 從研究理論上看，已有研究大多基于內生經濟增長理論，而這一理論并非基于人口遷移的視角。研究者往往只是將教育影響城鎮化水平的原因進行籠統的歸納，沒能深入地對這一問題進行剖析，也無法在整體上構建起一個具有現實解釋力的理論框架。第二，從研究方法上看，首先，在變量選取上，已有研究大多使用人均受教育年限，或不同級別教育在校生數、畢業生人數作為人力資本存量的代理變量，檢驗教育對于城鎮化水平的影響。考慮到財政政策是政府調控教育的主要手段，研究教育經費投入對城鎮化水平的影響無疑具有更加強烈的現實指導意義。在模型設定上，教育經費作為當期的投入，不會立即對城鎮化產生影響，因此應該考慮加入教育支出的滯后項。最后，考慮到中國不同省份處于不同的經濟發展階段，擁有不同的技術水平和產業結構，使得教育投入可能會在不同地區產生差異化的影響。因此，在設定模型時，研究者應當考慮教育與城鎮化之間的非線性關系。綜上，本文擬從研究理論與研究方法兩個方面入手，嘗試推進這一領域的研究，為政府制定教育與城鎮化的相關政策提供扎實的理論參考與實證依據。

三、分析框架與研究設計

（一）推-拉-錨定遷移模型（PPM）

推拉理論（push and pull theory）是研究人口遷移的重要理論，流出地的推力和流入地的拉力共同構成了人口遷移的動力（Dorigo & Tobler, 1983）。在早期的研究中，學者們主要在地區層面應用推拉理論的分析框架。在這一視角下，推拉因素反映的是地區性的整體特征，因此這種分析方式很難有效預測個體的遷移決策。為更好地解釋遷移發生的原因，學者們開始對推拉二元模型進行拓展。Lee （1966）認為，流出地的推力與流入地的拉力并不能直接決定個體的遷移行為。流出地與流入地之間存在著阻止人們自由遷移的“障礙性因素”（intervening obstacle），比如遷移的距離和成本。這些障礙性因素對一部分人影響很大，對另一些人則無關緊要。

與Lee 的研究類似，Bruce Moon （1995）在推拉二元模型中加入了錨定因素，形成了推-拉-錨定遷移模型（PPM）。錨定因素（mooring factors）指的是將人們留在居住地，削弱其遷移意愿的各種障礙。這些障礙可能是個人層面的，如一個人的家庭結構和社會網絡關系。也可能是社會層面的，如文化認知規范和政治制度。對一群居住在某個特定區域的人而言，區域性的推拉因素是相同的，但是這些人的遷移決策卻存在差異，這正是由于錨定因素的影響。錨定因素與一個人生活、心理以及情感的穩定性相關。一旦選擇遷移，個體便需要打破這種穩定性。因此，遷移的過程不僅僅受到區域性的推力與拉力的影響，它還取決于個體如何看待各種錨定性的原因。Bruce Moon 認為，推拉因素是由社會結構決定的，超出了個人的控制范圍，而錨定因素與個體的認知態度有關。人們可以通過改變自己的想法調整錨定因素的重要程度，由此做出不同的遷移決策。錨定因素拓展了Lee 障礙性因素的概念，包含著個人、社會以及文化層面所有影響遷移決策的調節性因素（Eshetu & Beshir, 2017）。比起推拉二元模型，推-拉-錨定遷移模型具有更強的現實解釋力，因此被廣泛地應用于人口遷移的研究。

（二）教育影響城鎮化水平的作用機制

本研究借鑒Bruce Moon 的推-拉-錨定模型，將教育影響城鎮化水平的作用機制分為三個路徑：（1）教育在農村地區的推力；（2）教育在城市地區的拉力；（3）教育對于地區間錨定因素的消減作用。

1.教育在農村地區的推力作用

首先，農村人口受教育程度的提高使得他們能夠更好地使用現代化的農業技術，促進農業現代化水平的提高，從而將更多的農民從土地上解放出來，這是農村人口向城市遷移的必要前提（于偉等,2020）。其次，受教育程度較低的勞動者即便進入了城市，也可能因為自身能力有限無法滿足崗位需要，導致結構性失業 （鐘兵, 2016）。與之相對比，受到良好教育的農村人口在經濟活動中擁有更強的競爭力。他們更容易在城市中找到合適且穩定的工作，獲取的報酬更高，并且更有可能從事具有更高社會聲望的職業（黃乾, 2009; 高文書, 2009）。最后，受教育程度的提高使得農村居民能夠獲取更加全面和豐富的信息。他們向往城市生活，并且能夠將信息優勢轉化成為在城市生活、就業的資本。綜上，受教育程度較高的農村居民往往具有更加強烈的遷移意愿（李富強 & 王立勇, 2014），農村教育的發展能夠推動農村人口向城市轉移，從而提高城鎮化水平。

2.教育在城市地區的拉力作用

人力資本投資具有很強的正外部性，能夠充分發揮城鎮的集聚效應。第一，內生增長理論強調了人力資本和知識積累在經濟增長中的重要性。人力資本水平的提高可以推動科學技術進步，由此帶來經濟的增長，而一個地區的經濟發展水平是吸引農村人口到城市就業的重要因素（Lucas, 1988）。第二，教育發展能夠推動一個地區產業結構升級（張景華, 2007）。第二產業、第三產業的發展給城市帶來了更多的就業崗位，從而為農村人口到城市就業創造了必要的條件。第三，人力資本的正外部性還體現在一個人能夠從其他人受教育水平的提高中獲得收益。在互動與交流的過程中，高技能的勞動者分享自己擁有的知識與技能，提升了其他人的勞動生產率，從而帶來了整體收入的提升（Romer, 1990; 梁文泉 & 陸銘, 2015）。此外，居民整體受教育程度的提高能夠降低社會犯罪率，提升整個社會的文明程度，從而增加城市的吸引力（Lochner & Moretti, 2004）。最后，教育是家庭實現階層躍升的重要手段。農村居民希望自己的孩子能夠在城市接受更高質量的教育，從而實現代際間的向上流動。因此，城市教育發展水平可能直接影響著流動人口的遷移決策（夏怡然 & 陸銘, 2015）。綜上，城市教育的發展能夠吸引更多農村人口向城市轉移，從而提高城鎮化水平。

3.教育對于地區間錨定因素的消減作用

地區間的錨定因素既包括個人層面的心理因素，也包括社會層面的制度因素。個人層面來看，農村人口無法融入城市生活，逐漸貧困化和邊緣化，這將對農村人口向城市轉移形成阻礙。教育對促進城鄉居民融合、消減個人心理障礙的作用主要體現在：首先，教育能夠提升農村人口的收入水平，提高其經濟地位，有利于其在經濟層面的融入（梁波 & 王海英, 2010）；其次，教育能夠促進農村人口的社區參與，讓遷移人口在工作中有更多的機會接觸城市居民，加快融入的速度和程度（李培林 & 田豐,2012）；最后，教育還能夠幫助遷移人口更好地理解城市文化，增強對流入地文化理念的接納和長期居留的意愿，促進城鄉居民的社會融合（楊菊華 & 張嬌嬌, 2016）。在社會層面，戶籍制度的存在使得外來人口無法享有與本地居民相同的公共服務，也因此削弱了很多人的遷移意愿。在現有的落戶政策下，學歷是一個重要的考察標準。學歷越高，就越有可能實現戶籍身份的轉換（趙西亮, 2017）。

本文構建了教育提高城鎮化水平的作用機制。如圖1 所示，教育通過三條路徑促進城鎮化水平的提高。首先，教育的發展能夠在農村地區產生推力，從而增加非農人口，提升農村人口的遷移意愿。其次，教育的發展對于個體遷移的錨定因素起到了消減的作用，有利于城鄉融合，推動轉移人口市民化。最后，教育能夠提升城市的吸引力，充分發揮城市的集聚效應，從而在城市地區產生遷移的拉力。

圖1 教育促進城鎮化作用機制的理論框架

四、研究設計

（一）變量選擇和數據來源

1.因變量

人口的集聚是城市化發軔的先決條件，也是城市化最核心的特征。國際上往往采用人口指標，即城鎮化率來衡量一個國家的城市化水平，反映城市人口在總人口中所占的比重。本研究使用常住人口城鎮化率作為各省份城鎮化水平的代理變量。數據主要來自《中國統計年鑒》，其統計口徑在2005 年前發現過變化，導致年鑒中某些年份前后的城鎮化率發生巨大波動。不同省份的具體情況不同，但所有省份在2005 年以后的城鎮化率是一致且連貫的，其統計口徑為：城市常住人口/總常住人口。

2.核心自變量

教育是實現以人為核心的新型城鎮化的關鍵。教育的測量指標可以分為數量指標及質量指標兩類。數量指標衡量的是研究個體接受教育的年限，尤其是接受正規教育的年限。在大部分跨國或是跨區域的宏觀經濟研究中，研究者常用的指標是勞動人口的平均受教育年限。本研究以此為核心自變量，用于反映一個地區人力資本存量的數量特征。就業人員受教育程度構成數據來自《中國勞動統計年鑒》以及《中國人口與就業統計年鑒》。其具體計算公式為：勞動力平均接受教育年數 = 文盲、半文盲的就業人口比重*1.5 + 接受小學教育的就業人口比重*7.5 + 接受初中教育的人口比重*10.5 + 接受高中教育的人口比重*13.5 + 接受大專及以上的就業人口比重*17。

與數量不同，教育質量很難直接量化，學者們往往使用各種代理指標對其進行測量。從教育投入的角度來看，有學者基于教育生產函數理論，使用教育的投入要素作為教育質量的代理變量。以教育經費投入為例，有學者認為，教育支出能夠影響人力資本積累，提升人力資本質量，進而促進經濟增長（Glomm & Ravikumar, 1998; Kaganovich & Zilcha, 1999）。本研究使用教育經費投入作為反映一個區域總體教育質量的代理變量。該數據主要來自《中國教育經費統計年鑒》，包含了各省份國家財政性教育經費、公共財政預算教育經費、事業投入、社會捐贈等各類型教育經費投入。考慮到一個地區人口數量越多，教育經費投入也越多，本研究采用教育經費投入/戶籍人口數的做法計算人均教育經費投入，使用人均層面的指標進入模型進行回歸。戶籍人口數的數據主要來自《中國人口和就業統計年鑒》。

3.控制變量

推動城市化的動力主要包括經濟增長、技術進步、產業結構升級以及外資帶動和外貿激發（李強,2013; 李善同, 2018）。因此，本研究的控制變量為人均地區生產總值，地區專利申請數①，產業結構高級化指數②，外商直接投資占GDP 比重以及進出口總額占GDP 比重。這些數據主要來自各省份統計年鑒及《中國科技統計年鑒》。

如前所述，由于城鎮化率的統計口徑在2005 年前發生過比較重大的變化，本研究收集了2005—2020 年31 個省份的各經濟變量構建面板數據作為本研究的分析對象。人均地區生產總值、人均教育經費投入使用1990 年不變價為基期進行平減，表1 為各變量的描述性統計結果：

表1 各變量的描述性統計結果

（二）模型設定

參考已有研究，本文設定如下模型：

在式（1）中，i代表省份，t代表年份。Urbanization 表示城鎮化率，H 代表人力資本存量，使用就業人口平均受教育年限作為代理變量，AveEduinvest 代表人均教育經費投入，作為區域教育質量的代理變量。AveGDP 表示人均地區生產總值，Patent 代表專利申請數，FDIratio 代表FDI 占GDP 比重，Traderatio 代表進出口總額占GDP 比重，Industry 代表產業結構高級化指數。為了避免共線性，消除異方差，并且使變量盡可能地符合正態分布，本文對所有變量取對數之后進入模型。各變量的系數衡量的是自變量的百分比變動導致因變量百分比變動的程度。此外，本研究使用雙向固定效應模型進行回歸，μi為個體固定效應，νt為時間固定效應。

為了更加全面地刻畫教育與城鎮化率之間的關系，本文在基礎模型中加入了教育與其他控制變量的交互項。該方法能夠呈現地區發展處于不同階段時，教育經費投入對城鎮化率的影響差異。本文分別在模型中加入教育經費投入與人均GDP、專利申請數以及產業結構高級化指數的交互項，具體模型如下所示（以教育經費投入與人均GDP 的交互項為例）：

為了更加細致地刻畫教育與城鎮化的非線性關系，本研究使用面板門限模型，嘗試檢驗兩者之間是否存在門檻效應，并定位門檻值。以單一門檻為例，首先假設當地區發展水平位于不同階段時，教育對于城鎮化的促進作用存在差異，即β值存在差異。模型設定如下所示，qit為門檻變量，φ為門檻值，1（·）為示性函數，即如果括號中的表達式為真，則取值為1，否則取值為0，Xit為其他控制變量。

五、實證分析結果

（一）以數量指標為核心自變量的回歸結果

表2 匯報了平均受教育年限與城鎮化率的回歸結果。模型（1）未加入控制變量，模型（2）為加入控制變量后的完整模型，模型（3）與模型（4）分別是平均受教育年限滯后1 期與滯后2 期后的回歸結果。

表2 以數量指標為核心自變量的回歸結果

模型（1）的回歸結果顯示，在未加入任何控制變量的情況下，平均受教育年限對城鎮化率沒有顯著影響。模型（2）與模型（3）的結果顯示，在加入控制變量以后，當期與滯后1 期的平均受教育年限仍舊對城鎮化率沒有顯著影響。在各控制變量中，人均GDP 和專利申請量能夠對城鎮化率產生顯著的正向影響，而其他控制變量均未對城鎮化水平產生顯著影響。從模型（4）中我們發現，滯后2 期的平均受教育年限能夠對城鎮化率產生顯著影響。具體而言，在其他條件不變的情況下，滯后2 期的平均受教育年限每提升1%，當期的城鎮化率將提升0.185%，這表明教育對于城鎮化水平的影響存在滯后效應。其他控制變量的回歸結果與模型（2）和模型（3）相似，表明經濟增長和技術進步對城鎮化的促進作用具有穩健性。

（二）同時考慮數量與質量指標的回歸結果

表3 是在表2 模型的基礎上，加入人均教育經費投入作為教育質量的代理變量。由于模型中同時包含了教育的數量與質量指標，我們得以比較兩者對于城鎮化的促進作用。

表3 同時考慮數量與質量指標的回歸結果

從各變量的系數來看，首先，人均教育經費投入會對城鎮化率造成顯著影響。模型（6）的結果顯示，在其他條件不變的情況下，人均教育經費投入每增加1%，城鎮化率將提高0.093%。滯后1 期與滯后2 期的人均教育經費投入同樣是顯著的，這在一定程度上說明了教育經費投入對城鎮化的促進作用是穩健的。除此之外，人均GDP、專利申請數對城鎮化率有著顯著的正向影響，而平均受教育年限、FDI 占GDP 比重、進出口總額占GDP 比重對城鎮化率沒有顯著影響。這說明了當我們使用平均受教育年限作為核心自變量時，其對城鎮化率的影響可能存在著較大的內生性。該內生性可能來自遺漏變量，如當地經濟水平與人力資本存量相關，而經濟水平又顯著影響城鎮化率。此外，當期的人力資本存量本身就是人口流動之后的結果，兩者之間可能存在著互為因果的關系。以往研究使用教育的數量指標解釋城鎮化率存在不妥之處，教育質量的提升能夠對城鎮化率產生更加明顯的促進作用。

（三）教育與城鎮化的非線性關系

表4 的模型（9）-（11）為分別加入人均教育經費投入與人均GDP、專利申請量以及產業結構高級化指數交互項的回歸結果。我們注意到，在加入交互項之后，各系數的顯著性和符號方向沒有發生改變，且交互項系數均顯著為負。其具體含義為，在其他條件不變的情況下，一個城市的經濟增長水平、技術水平以及產業結構高級化指數越低，教育經費投入對于城鎮化的促進作用就越大。

表4 教育與城鎮化的非線性關系

為了更加細致地刻畫這種非線性關系，本文借助門限回歸模型，進一步分析了在不同的地區發展水平下，教育經費投入對城鎮化的影響。本研究首先使用自助抽樣法（Bootstrap）反復抽樣500 次，獲得臨界值和P 值的結果。人均GDP 以及產業結構高級化這兩個變量存在顯著的門檻效應，而專利申請量的門檻效應不顯著。此外，人均GDP 為雙門檻顯著，產業結構高級化為單門檻顯著（表5）。

表5 門檻效應檢驗

表6 展示了面板門限回歸的具體結果，模型（12）展示了把人均GDP 作為門檻變量時，人均教育經費投入的回歸系數。在其他條件不變的情況下，當人均GDP 的對數值小于10.808 時，人均教育經費投入每增加1%，城鎮化率提高0.1%。當人均GDP 的對數值位于10.808 至11.231 的區間時，人均教育經費投入每增加1%，城鎮化率提高0.091%。當人均GDP 的對數值大于11.231 時，人均教育經費投入每增加1%，城鎮化率提高0.079%。模型（13）以產業結構高級化指數作為門檻變量，當該指數的對數值小于等于0.543 時，人均教育經費投入每增加1%，城鎮化率提高0.055%；當大于0.543 時，城鎮化率提高0.044%。總體上來看，門檻回歸的結果與交互項回歸的結果類似，在經濟水平和產業結構較為落后的地區，教育經費投入對于城鎮化的促進作用反而越大。

表6 門檻模型回歸結果

六、結論與討論

（一）結論

本研究基于2005—2020 年中國省級面板數據，綜合考量教育的數量與質量維度，實證檢驗了教育對于城鎮化的影響。根據分析結果，本文主要得出以下三個結論：

1.人力資本存量固然重要，但教育的質量才是提升城鎮化水平的關鍵。教育對于城鎮化具有顯著的促進作用，且這一影響存在著滯后效應。在單獨考慮教育的數量內涵時，滯后三期的平均受教育年限能夠對城鎮化率產生顯著的正向作用。當我們同時納入教育的數量與質量指標進行回歸，平均受教育年限對城鎮化率不再產生顯著影響。與之相對比，教育經費投入能夠顯著提高城鎮化水平。人力資本存量固然重要，但教育的質量才是提升城鎮化水平的關鍵。

2.經濟增長與技術進步能夠顯著推動城鎮化進程。需要注意的是，盡管研究結果顯示，外商投資額占GDP 比重、進出口總額占GDP 比重以及產業結構高級化指數均未對城鎮化水平產生顯著影響，但這并不意味著這些變量與城鎮化沒有任何關聯。經濟增長和技術進步與其他控制變量之間存在著相關性，也因此稀釋了其他變量對于城鎮化率的影響。在控制了這些變量后，教育仍舊對城鎮化水平產生顯著影響，說明教育作為人力資本投資的主要形式，可以成為提高城鎮化水平的核心驅動力。

3.地區發展水平能夠調節教育對于城鎮化的促進作用。具體來說，一個地區總體的發展水平越低，教育投入對于城鎮化率的促進作用就越大。這可能是由于教育資源的投入存在邊際效益遞減的現象。發達地區已經擁有了比較豐富的教育資源，其城市化水平、經濟發展水平也相對較高，因此將教育資源投入在這些地區所獲得的邊際收益要遠比落后地區來得小。在這種情況下，落后地區在教育發展方面的投入越大，其收益也越大，由此可以縮小城鎮化水平在地區間的差異。

（二）政策建議

第一，各地區不僅要提升教育人力資本的存量，更要提升教育發展的質量。以人為核心的城鎮化，是轉移人口的市民化，是流動人口充分融入城市的過程。在這一過程中，教育將扮演至關重要的角色。國家應該繼續大力發展教育事業，不斷提高教育質量，以此促進高質量的城鎮化發展。

第二，科技創新和經濟增長是推動城鎮化的核心因素，而教育恰恰能夠帶動科學技術創新，促進經濟增長。因此，各地區應該重視創新人才的培養，通過科學進步與技術創新推動產業結構升級，提升城市發展質量，從而充分發揮城市的集聚效應。

第三，經濟落后地區應該加大教育投入，充分發揮教育在城鎮化進程中的驅動作用。本文的研究結果顯示，在經濟落后地區投入教育資源能夠帶來更大的收益。因此，國家應該繼續完善教育經費多元籌措的體制機制，優化轉移支付結構，助力經濟落后地區發展教育事業。

（三）研究的局限性與未來展望

首先，教育投入固然重要，但只有經過高效率地配置和使用才能帶來教育質量的提升。因此，使用教育經費投入這一指標未必能夠完整地反映一個區域的教育質量。

此外，教育投入、城鎮化率、經濟增長以及各控制變量之間存在著相互影響的關系。在區域發展的過程中，這些指標相伴相生，共同反映了一個地區的整體發展水平。雖然本研究通過加入滯后項和控制變量等方式盡可能地控制了模型中可能出現的內生性，但在解讀本文的研究結果時，仍需注意各變量之間動態交互的關系。

最后，囿于數據的限制，本文無法對教育影響城鎮化水平的機制進行更加詳細的實證檢驗。該機制既包括了微觀層面的個體路徑，也包括了宏觀層面的區域路徑。未來研究可以從不同的角度切入這一主題，選擇某個路徑作為主要關注對象，為該領域的研究提供更加細致的補充。

（萬博紳工作郵箱：st20450d@gse.pku.edu.cn；本文通信作者為閔維方：wfmin@pku.edu.cn）