城市化、城區(qū)人口密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
——以長(zhǎng)三角城市群為例

朱靜文,方大春

(安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院,安徽 馬鞍山 243032)

經(jīng)濟(jì)管理研究

城市化、城區(qū)人口密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
——以長(zhǎng)三角城市群為例

朱靜文,方大春

(安徽工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院,安徽 馬鞍山 243032)

構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,考察了2006～2013年城市化、城區(qū)人口密度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響。實(shí)證結(jié)果表明:城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制存在著“倒U”型關(guān)系,如果長(zhǎng)三角城市通過本地區(qū)農(nóng)村人口向城市集中,提高本地區(qū)城市化水平,可能會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);城區(qū)人口密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在“正U”型關(guān)系,長(zhǎng)三角城市群內(nèi)大部分城市基礎(chǔ)設(shè)施有所改善,城市經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)開始顯現(xiàn);如果吸引城市外人口按照比例在城區(qū)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)定居,就能夠共同促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

城市化;人口密度;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);GMM

一、引言

城市化一般認(rèn)為人類生產(chǎn)和生活由鄉(xiāng)村向城市轉(zhuǎn)移帶來的城市用地面積不斷擴(kuò)展的過程。城市化作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變、人類文明進(jìn)步的重要標(biāo)志,也是一個(gè)國家工業(yè)化、現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。在城市化的發(fā)展過程中,城市化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系備受經(jīng)濟(jì)學(xué)家。美國城市學(xué)家地理學(xué)家諾瑟姆(R.M.Northam,1975)提過的城市化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“S”型曲線,在不同時(shí)期,城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有不同程度的影響[1]。國內(nèi)外已有研究表明,城市化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,城市化水平也越高。在城市化的發(fā)展過程中,最主要的特征是農(nóng)村人口向城市的聚集,城市人口密度這一要素有著舉足輕重的作用。城市化使得城區(qū)人口密度上升,城市人口快速膨脹一方面可以給企業(yè)帶來豐富的人力資本,也可以擴(kuò)大城市內(nèi)分工范圍,進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);另一方面如果城區(qū)人口數(shù)量超過了市區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施承載力,就有可能帶來諸如住房緊張、交通擁擠、環(huán)境污染等問題,可能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來阻礙的作用。

蔡昉、王美艷、都陽(2001)提出并不是任何條件下人口密度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展都相互促進(jìn)并成正比例關(guān)系;在一定條件下,人口密度過大會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生阻礙作用[2]。李少林(2014)基于2001～2012 年中國省會(huì)城市的面板數(shù)據(jù)研究表明城市人口密度對(duì)城鎮(zhèn)化質(zhì)量的影響[3]。李坤、嚴(yán)偉(2009)認(rèn)為科學(xué)確定城市的人口密度是確保我國城市土地資源能夠滿足實(shí)現(xiàn)城市化的需要[4]。蘇紅鍵、魏后凱(2013)利用中國地級(jí)及以上城市2006～2010年面板數(shù)據(jù)考察了中國城市密度效應(yīng)及最優(yōu)城市人口密度,認(rèn)為土地城鎮(zhèn)化和人口城鎮(zhèn)化應(yīng)當(dāng)在最優(yōu)城市人口密度標(biāo)準(zhǔn)下協(xié)調(diào)推進(jìn)[5]。謝里等(2012)認(rèn)為只有當(dāng)人口集聚水平保持在最優(yōu)人口規(guī)模時(shí),才能最大程度上促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都存在一個(gè)最優(yōu)的人口集聚度[6]。杜旻、劉長(zhǎng)全(2014)使用 2000～2011年 261 座城市的面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析城市人口密度與城市增長(zhǎng)率之間存在的倒“U”型曲線關(guān)系,在統(tǒng)計(jì)上不顯著[7]。胡琪、樊佳佳(2013)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)人口密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行研究,得出人口密度和經(jīng)濟(jì)密度相關(guān)系數(shù)較高[8]。上述研究往往單獨(dú)人口城市化或者城區(qū)人口密度(規(guī)模)提升對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響,沒有考察兩者共同作用對(duì)經(jīng)濟(jì)影響。實(shí)際上,城市化過程外在表現(xiàn)為人口城市化和空間城市化,如果人口向城市集中過程中城市空間向外拓展,不一定能夠提升城區(qū)人口密度,對(duì)于發(fā)達(dá)地區(qū)可能性較大,往往通過開發(fā)區(qū)建設(shè),拓展城市空間。另外,對(duì)于發(fā)達(dá)地區(qū)來說,城市化、城區(qū)人口密度提升也可以通過吸引市域外人口向城市集聚[9]。因此,需要考察發(fā)達(dá)地區(qū)城市化和城區(qū)人口密度提升共同推進(jìn)時(shí)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有什么影響?

長(zhǎng)三角作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最富有活力、城市密度最高的經(jīng)濟(jì)區(qū)域,其城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有多大的影響?隨著人口流動(dòng)的加劇,人口集聚的發(fā)生,當(dāng)前長(zhǎng)三角城市人口規(guī)模是否為最優(yōu)?城區(qū)人口密度的上升對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生何種影響?這些問題研究,有助于推動(dòng)長(zhǎng)三角建設(shè)成為長(zhǎng)三角世界級(jí)城市群。

二、計(jì)量模型、變量選取與數(shù)據(jù)說明

(一)計(jì)量模型與變量選擇

借用柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),結(jié)合本文研究目的,構(gòu)建如下計(jì)量模型:

lngdpi,t=c+α1lnurbi,t+α2lncqpi,t+βXi,t+ξi,t+εi,t.

(1)

其中，i代表長(zhǎng)三角城市群某個(gè)城市,t代表年份;被解釋變量gdp代表各個(gè)城市的地區(qū)生產(chǎn)總值;urb為城市化,采用常見計(jì)算方法為各市城區(qū)人口/各市總?cè)丝?cqp為城區(qū)人口密度;εi,t表示隨機(jī)誤差項(xiàng);α1,α2,β代表待估計(jì)參數(shù)。Xit為控制變量向量,分別選擇就業(yè)人數(shù)(lnemp)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資(lnv)。ξi表示個(gè)體效應(yīng),反映城市間持續(xù)存在的差異。

(二)數(shù)據(jù)說明

在2013年長(zhǎng)三角城市經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)會(huì)第十三次市長(zhǎng)聯(lián)席會(huì)議上,長(zhǎng)三角再次擴(kuò)容,目前長(zhǎng)三角包括上海、南京、杭州、合肥、寧波、無錫、舟山、蘇州、揚(yáng)州、紹興、南通、泰州、常州、湖州、嘉興、鎮(zhèn)江、臺(tái)州、鹽城、馬鞍山、金華、淮安、衢州、蕪湖、連云港、徐州、滁州、淮南、麗水、宿遷、溫州,總共30個(gè)城市。選擇2006～2013年長(zhǎng)三角城市群30個(gè)城市地區(qū)生產(chǎn)總值、城市化率、城區(qū)人口密度、就業(yè)人數(shù)、全社會(huì)固定資產(chǎn)六個(gè)指標(biāo),這些指標(biāo)數(shù)據(jù)來自于《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》、各市《統(tǒng)計(jì)年鑒》及各市的統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

以2006年為基期,采用GDP平減指數(shù)把各地區(qū)不同年份地區(qū)生產(chǎn)總值、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資換算成不變價(jià)格。下頁表1給出各變量的統(tǒng)計(jì)性描述。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)估計(jì)方法選擇

如果直接對(duì)方程(1)進(jìn)行最小二乘法和固定效應(yīng)模型估計(jì),會(huì)產(chǎn)生參數(shù)估計(jì)的有偏性和非一致性實(shí)證結(jié)果。究其原因主要沒有考慮模型模型內(nèi)生性。內(nèi)生性主要來自于聯(lián)立性、遺漏變量和測(cè)量誤差(李鍇、齊紹洲[10],2011)。除了任何計(jì)量模型都無法將所有解釋變量納入模型中去和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)誤差外,本文還表現(xiàn)為城市化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能是相互影響,城市化水平和城區(qū)人口密度有相關(guān)性。解決內(nèi)生性問題,通常借助于Arellano和Bond(1991)[11],Blundell和Bond(1998)[12]提出動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM估計(jì)方法。實(shí)際上,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有其自身的慣性,滯后一期的觀測(cè)值會(huì)對(duì)當(dāng)期產(chǎn)生一定的影響(杜利民[13],2010)。為全面準(zhǔn)確的考察城市化、人口密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系,將在模型中引入被解釋變量的一階滯后項(xiàng),構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型,具體模型為:

lngdpit=c+αolngdpit-1+α1lnurbit+α2lncqpit+βXit+ξi+εit.

表1 各變量的統(tǒng)計(jì)性描述

(2)

為了消除個(gè)體效應(yīng)ξi影響以及選擇合適工具變量,需要對(duì)模型(2)進(jìn)行一階差分得到:

Δlngdpit=α1Δlngdpit-1+α2Δlnurbit+α3Δlncqpit+βΔXit+Δεit.

(3)

動(dòng)態(tài)差分模型主要好處在于能夠部分地解決遺漏變量問題和能夠消除反向因果關(guān)系。但是差分GMM可能導(dǎo)致弱工具變量和無法估計(jì)個(gè)體效應(yīng)ξi問題。為此,Blundell & Bond(1998)提出將差分方程和水平方程作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行廣義矩估計(jì),被稱為“系統(tǒng)GMM”。一般情況系統(tǒng)GMM估計(jì)方法要優(yōu)于差分GMM的估計(jì)方法,系統(tǒng)GMM法又可分為一步法和兩步法估計(jì)。相對(duì)于一步法,二步法估計(jì)不容易受到異方差的干擾。鑒于此,本文試采取二步法進(jìn)行估計(jì)。

(二)實(shí)證分析

首先分別采取差分GMM和系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行對(duì)比,觀察哪種估計(jì)方法更適合我們這個(gè)模型。實(shí)證結(jié)果見下頁表2。

對(duì)于工具變量是否有效,需要進(jìn)行Sargan檢驗(yàn)。原假設(shè)是模型的過度識(shí)別約束是有效的,可以看到模型(1)和模型(2)都通過了sargan檢驗(yàn),說明模型所選取的工具變量是有效的。還需要對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階和二階序列自相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn)。在研究的過程中發(fā)現(xiàn),模型在滯后一期的情況下,存在高階階序列相關(guān),為了使模型更加準(zhǔn)確,調(diào)整了模型的滯后期數(shù),使模型滯后兩期,結(jié)果顯示模型(1)和模型(2)的一階差分的殘差只存在一階序列相關(guān),而不存在高階序列相關(guān),差分GMM估計(jì)結(jié)果不能拒絕模型中“隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)”的原假設(shè),說明差分GMM的估計(jì)量是一致的,模型(1)和模型(2)都是合適的。

模型(3)和模型(4)是系統(tǒng)GMM法的估計(jì)結(jié)果,兩個(gè)模型都通過了sargan檢驗(yàn)和擾動(dòng)項(xiàng)無二階序列相關(guān)檢驗(yàn)。在系數(shù)估計(jì)方面,與差分GMM估計(jì)法相比,不論是顯著性水平還是符號(hào),兩者差別不是很大。但系統(tǒng)GMM法的Sargan檢驗(yàn)值要高于差分GMM法,說明系統(tǒng)GMM 的估計(jì)方法更有效率。鑒于此,后文全部采用系統(tǒng)GMM估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)。

為了進(jìn)一步探討城市化及人口密度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否存在非線性關(guān)系,需要加入城市化與人口密度的二次項(xiàng)、城市化與人口密度的交互項(xiàng)。估計(jì)結(jié)果見第89頁表3。

從表3中可以看出,模型3和模型4分別為不加入控制變量和加入控制變量的系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果,模型5和模型6為分別加入解釋變量的二次項(xiàng)的回歸結(jié)果,模型7為加入城市化與人口密度交互項(xiàng)的回歸結(jié)果。5個(gè)模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的差分存在一階自相關(guān)AR(1)的p值都小于0.05,但不存在二階自相關(guān)AR(2)的p值都大于0.05,統(tǒng)計(jì)值均不顯著,說明這些模型沒有發(fā)現(xiàn)水平方程誤差項(xiàng)存在序列相關(guān)問題,而判斷工具變量過度識(shí)別Sargan檢驗(yàn)的p值都大于0.05,說明模型所選擇的工具變量都是有效的。

在模型中,生產(chǎn)總值滯后一期,即lngdp(-1)的系數(shù)均比較大,驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)存在著慣性,滯后一起的經(jīng)濟(jì)對(duì)當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著重要影響。生產(chǎn)總值滯后一期這一變量里面包含了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中許多忽視的因素,這些因素都對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著不可忽視的作用。模型5中,城市化的二次項(xiàng)的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù),說明兩者之間也存在“倒U”型關(guān)系,拐點(diǎn)值為lnurb=3.891 0。從表1可知,目前城市化水平的平均值已經(jīng)超過拐點(diǎn),說明在未來僅僅通過本地區(qū)農(nóng)村人口向城市集中,提高本地區(qū)城市化水平,可能會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。從模型6可以看出,城區(qū)人口密度二次項(xiàng)的回歸系數(shù)為正數(shù),說明城區(qū)人口密度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在“正U”作用機(jī)制,拐點(diǎn)值為lncqp=9.023 9。從表1可知,目前長(zhǎng)三角地區(qū)大多數(shù)城市超過拐點(diǎn),長(zhǎng)三角城市群內(nèi)大部分城市基礎(chǔ)設(shè)施有所改善,城市經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)開始顯現(xiàn)。然而,對(duì)于城市基礎(chǔ)設(shè)施承載能力較差城市來說,城區(qū)人口增加帶來豐富的勞動(dòng)力資源和人力資本的同時(shí),可能也會(huì)造成城市交通擁擠、住房緊張等一系列社會(huì)問題,城區(qū)人口的增加對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的阻礙作用。模型7加入了城市化與城區(qū)人口密度的交互項(xiàng),回歸系數(shù)符號(hào)為正,說明單方面提升城市化水平和城區(qū)人口密度阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),如果協(xié)調(diào)好,能夠共同促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。兩者協(xié)調(diào)路徑主要是提高城市基礎(chǔ)設(shè)施支持能力,吸引城市外人口按照比例在城區(qū)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)定居。對(duì)于控制變量,就業(yè)人數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)有促進(jìn)作用,固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在阻礙作用,可能長(zhǎng)三角城市群固定資本相對(duì)過剩。但兩者都沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、顯著性不強(qiáng),可能與長(zhǎng)三角城市群內(nèi)部每個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同、自身特征不同相關(guān)。

表2 差分GMM和系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果對(duì)比分析

注:方括號(hào)里數(shù)字為系數(shù)估計(jì)值的z統(tǒng)計(jì)量,其中① 、② 、③ 分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

表3 系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果

四、結(jié)論與建議

本文對(duì)長(zhǎng)三角城市群城市化、人口密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行研究,構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,考察了2006～2013年城市化、人口密度要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)制。實(shí)證結(jié)果為:(1)城市化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制存在著“倒U”型關(guān)系,如果長(zhǎng)三角地區(qū)城市僅僅通過本地區(qū)農(nóng)村人口向城市集中,提高本地區(qū)城市化水平,可能會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。(2)城區(qū)人口密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在“正U”型關(guān)系。目前長(zhǎng)三角地區(qū)大多數(shù)城市超過拐點(diǎn),長(zhǎng)三角城市群內(nèi)大部分城市基礎(chǔ)設(shè)施有所改善,城市經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)開始顯現(xiàn)。(3)單方面提升城市化水平和城區(qū)人口密度阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),不能走一方面人口向城市集聚;另一方面城市空間向外隨意拓展,降低城區(qū)人口密度,在城市化過程中,適度提升城區(qū)人口密度,增加城市發(fā)展內(nèi)生動(dòng)力。(4)就業(yè)人數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)有一定促進(jìn)作用,固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在一定阻礙作用,可能與城市自身特征有關(guān)。根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果,提出如下政策建議。

第一,合理確定城市發(fā)展邊界,提升城市發(fā)展內(nèi)生動(dòng)力。城市規(guī)劃要由擴(kuò)張性規(guī)劃逐步轉(zhuǎn)向限定城市邊界、優(yōu)化空間結(jié)構(gòu)的規(guī)劃。一些地方卻錯(cuò)誤理解了城市化的內(nèi)涵,將城市化單純看成是城區(qū)面積的擴(kuò)大和城市人口的增加,在推進(jìn)的過程中過于急躁,盲目上大項(xiàng)目,一味地“攤大餅”,追求速度和規(guī)模,而不注重城市發(fā)展的質(zhì)量。在推進(jìn)城市新區(qū)建設(shè)中,堅(jiān)持“產(chǎn)城融合、宜居宜業(yè)”,適度控制開發(fā)強(qiáng)度[14]。避免出現(xiàn)缺乏產(chǎn)業(yè)支撐和要素支撐的 “鬼城”出現(xiàn)。

第二,破解人口跨區(qū)域遷移難題,引導(dǎo)人口有序向長(zhǎng)三角城市集聚。與世界發(fā)達(dá)國家及自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相比,長(zhǎng)三角城市群仍然存在人口集聚水平相對(duì)較低。相關(guān)研究表明,長(zhǎng)三角地區(qū)已經(jīng)進(jìn)入高素質(zhì)人口集聚相對(duì)快于總?cè)丝诩鄣牧夹噪A段。建議對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)率先開展跨區(qū)域流動(dòng)人口規(guī)模與用地指標(biāo)、人均教育經(jīng)費(fèi)、生態(tài)補(bǔ)償、轉(zhuǎn)移支付等政策相掛鉤政策試點(diǎn)。消除長(zhǎng)三角地區(qū)吸納外來人口落戶的財(cái)政負(fù)擔(dān),進(jìn)一步提升長(zhǎng)三角城市群對(duì)全國人口集聚能力。

第三,加快城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),夯實(shí)城市人口承載能力。城市基礎(chǔ)設(shè)施是城市正常運(yùn)行和健康發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)。在推動(dòng)城市化發(fā)展的同時(shí),又要積極將城市的配套設(shè)施盡力完善,鼓勵(lì)各級(jí)政府將公共資源傾斜用于城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、公共服務(wù)體系構(gòu)建方面,以增強(qiáng)城市承載和集聚人口的能力,讓城市化成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的持久動(dòng)力。

[1]Northam R M.Urban Geography[M]. New York:John Wiely&Sons,1975.

[2]蔡昉,王美艷,都陽.人口密度與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[J].浙江社會(huì)科學(xué),2001,(6):12-16.

[3]李少林.人口密度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城鎮(zhèn)化質(zhì)量[J].商業(yè)研究,2014,(12):61-67.

[4]李坤,嚴(yán)偉.探尋“空間城鎮(zhèn)化”和“人口城鎮(zhèn)化”的有效路徑[J].改革,2009,(4):158-160.

[5]蘇紅鍵,魏后凱.密度效應(yīng)、最優(yōu)城市人口密度與集約型城鎮(zhèn)化[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2013,(10):5-17.

[6]謝里,朱國姝,陳欽.人口聚集與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng):基于跨國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究[J].系統(tǒng)工程,2012,30(8):113-117.

[7]杜旻,劉長(zhǎng)全.集聚效應(yīng)、人口流動(dòng)與城市增長(zhǎng)[J].人口與經(jīng)濟(jì),2014,(6):44-56.

[8]胡琪,樊佳佳.長(zhǎng)三角地區(qū)人口集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系淺析[J].統(tǒng)計(jì)科學(xué)與實(shí)踐,2013,(2):31-33.

[9]李剛.中國城市土地利用效率:測(cè)度、演變機(jī)理與影響因素[J].財(cái)經(jīng)理論研究,2015,(3):33-38.

[10]李鍇,齊紹洲.貿(mào)易開放、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與中國二氧化碳排放[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011,(11):60-72.

[11]ARELLANO BOND. Some Teste of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations[J].Review of Economic Studies,1991,58(2):277-297.

[12]RBLUNDELL, BOND. Intial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panal Data Models[J].Journal of Econometrics,1998,87(3):115-143.

[13]杜利民.我國二氧化碳排放的影響因素:基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究[J].南方經(jīng)濟(jì),2010,(11):20-33.

[14]李剛.“城市病”的形成機(jī)理及其經(jīng)濟(jì)阻滯效應(yīng)測(cè)度:以北京市為例[J].財(cái)經(jīng)理論研究,2016,(1):1-9.

[責(zé)任編輯:劉 煒]

10.3969/j.issn.1672-5956.2017.01.012

2016-09-27

國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“包容性增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)路徑研究”(11CJL001);安徽工業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)新研究基金項(xiàng)目“人口、經(jīng)濟(jì)、空間城鎮(zhèn)化互動(dòng)研究”(2015124).

朱靜文,1992年生,女,安徽淮南人,安徽工業(yè)大學(xué)碩士生,研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué),(電子信箱)174- 9894428@qq.com。方大春,1973年生,男,安徽和縣人,安徽工業(yè)大學(xué)教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)?區(qū)域發(fā)展與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

F061.2;C924.24

A

1672-5956(2017)01-0085-06