城鎮化對中國經濟增長的影響及其時空差異分析

■范紅忠，陳 攀

城鎮化對中國經濟增長的影響及其時空差異分析

■范紅忠，陳 攀

基于中國31省2002～2014年面板數據，研究了城鎮化對中國經濟增長的影響及其在時間和空間兩個維度上表現出的差異。對總體樣本的研究表明:城鎮化對中國經濟增長具有顯著的促進效應，在控制了內生性、替換解釋變量的情況下，結果依舊非常顯著。時間維度上，基于移動截面回歸的結果顯示:我國城鎮化對經濟增長的促進效應隨時間呈現先上升后下降的倒“U”型趨勢，說明近年來隨著經濟發展，城鎮化對經濟增長的影響具有非線性特征。空間維度上，基于分樣本的研究表明:城鎮化對我國不同地區經濟增長的影響不同，呈現中部最強、西部次之、東部最弱的局面，也暗示了地區發展的不平衡。

城鎮化；經濟增長；時空差異；GMM；倒“U”

范紅忠（1967-），華中科技大學經濟學院國貿系主任，教授，博士生導師，研究方向為區域與城市經濟學；陳攀（1992-），華中科技大學經濟學院碩士研究生，研究方向為宏觀經濟、經濟增長、國際投資。（湖北武漢430074）

一、引言

李克強總理在2016年政府工作報告中指出，要深入推進以人為核心的新型城鎮化①，實現1億左右農業轉移人口和其他常住人口在城鎮落戶，完成約1億人居住的棚戶區和城中村改造，引導約1億人在中西部地區就近城鎮化。2011年我國城鎮人口占總人口比重達到51.27%，首次超過50%，實現歷史性突破，國家統計局發布的數據顯示，2015年中國城鎮化率繼續上升，達到56.1%。縱觀世界發達國家經濟發展歷史，各國在經濟增長的同時，必然伴隨著城鎮化率的提高。1978～2012年，中國的城鎮化率與人均GDP對數值的相關系數高達0.99（鄭鑫，2014），充分表明城鎮化與經濟發展的重要關系。但與發達國家超過80%的城鎮人口比例相比，我國的城鎮化水平依舊相對落后。鑒于此，本文將深入研究城鎮化對我國經濟增長產生的影響，為政策制定提供依據。

不少文獻都研究過城鎮化對經濟增長的影響，關于二者的確切關系，絕大部分研究認為城鎮化能促進經濟增長，少部分則認為二者并無顯著關系甚或存在負向聯系。

在國外研究中，Moomaw和Shatter（1996）利用回歸方法對90個經濟體的研究認為二者顯著正相關，即城鎮化程度越高，經濟增長越快。也有學者的研究得出了不同結論。Gallip等（1999）指出，若一國或地區的城鎮化水平與經濟發展水平不協調，將會對經濟發展產生負面影響。Herrmann和Khan（2008）也認為，如果城鎮化與經濟發展水平不適應，將不能促進就業、收入和消費，也即無法拉動經濟增長。

國內學者對城鎮化與經濟增長關系也做過不少研究。喻開志等（2014）人利用1996～2011年省級面板數據，通過構建城鎮化發展水平的綜合得分體系得出，人口、產業以及衛生城鎮化、居民消費城鎮化、教育城鎮化和公共基礎設施城鎮化水平越高，經濟增長越快。楊浩昌（2016）基于省級面板數據的研究表明，城鎮化能顯著促進經濟增長，且促進效應存在區域差異。國內也有學者提出了不同看法。謝治春（2014）利用國別數據研究發現，城鎮化與經濟增長之間存在顯著的倒“U”型關系，城鎮化對經濟的促進作用最終將被城鎮化進程所帶來的負面影響替代。

可以看到，由于研究方法、數據類型、樣本區間、空間位置等的不同，國內外對城鎮化與經濟增長關系的結論有一定分歧。盡管這一領域的研究較多，但仍存在以下不足：（1）許多文獻都注意到城鎮化對經濟增長影響的空間差異（背后隱含的假設是該影響不隨時間變化），但較少關注其時間差異，隨著經濟發展，城鎮化進程的推進，城鎮化對經濟增長的影響很可能隨時間在不斷變化；（2）內生性問題。影響經濟發展的變量較多，如果模型遺漏了與解釋變量相關的變量，很可能造成內生性，同時有部分文獻指出，城鎮化是經濟增長的結果而非原因，表明城鎮化與經濟增長之間可能存在相互影響，因此普通的回歸分析可能由于內生性問題而出現模型系數估計有偏且不一致的情況。本文與以往文獻的不同之處在于：（1）發現了我國城鎮化對經濟增長的促進效應在時間維度上的倒“U”型趨勢。（2）運用兩階段最小二乘法（2SLS）與廣義矩估計法（GMM）進行回歸分析，克服內生性，獲得了更為可靠的結果。

二、城鎮化對經濟增長影響的理論分析

城鎮化是經濟和社會現代化必經的階段，它不僅包括農村勞動力向以工業和服務業為主的城鎮地區轉移，還包括農村結構向城市的結構轉型。城鎮化會帶來多種經濟促進效應，具體表現在：

城鎮化會帶來收入增長，促進消費。城鎮化過程也是勞動力轉移的過程，傳統農業部門勞動生產率往往低于城市工業部門，得到的工資回報也低于城市就業者，城鎮化將農業部門就業者轉移到工業部門，能顯著提高勞動生產率，增加收入。事實上，勞動力與人口的有序流動能夠改良資本和勞動力的比例關系，能夠更好的配置資源與提高效率。將農業部門剩余勞動力遷出，不僅能促進遷入工業部門就業者的收入增長，也能間接增加農村就業者收入。根據凱恩斯消費理論，總收入增加必然會帶來總消費的增加，進而帶動經濟增長。

城鎮化會產生規模經濟效應，集中供給與需求。規模經濟指通過擴大生產規模而引起的經濟效應的增加，具體表現為長期平均總成本下降。規模經濟體現了生產要素集約程度與經濟效益之間的關系。一方面，企業內部通過擴大規模降低平均成本；另一方面，產業內上下游企業集聚，實現設計、原料采購、生產和銷售等橫向和縱向一體化，更好發揮協同效應，產生外部經濟（Duranton，2005）。城鎮化過程中人口的集中會帶來需求的集中，需求集中自然會推動供給集中，孫祁祥等人認為，這一過程將從以下幾個方面推動經濟增長：第一，需求本身會直接拉動經濟增長，且對最終產品的需求就是對生產要素的間接需求，因此只有產業發展好才能吸納農村剩余勞動力；第二，產業規模擴大的同時將生產高質量和多樣化的產品和服務，而這都是技術進步的表現形式，根據內生增長理論，二者都將促進經濟增長；第三，要素所有者將憑借要素所有權獲得收入，進行投資或消費，拉動需求，進而有助于經濟增長（孫祁祥等，2013）。

城鎮化將促進創新。城市不僅能匯聚各種物質要素，還能促進先進思想、先進技術的交流，帶來創新成果。知識在交流中往往能實現低成本傳播，產生正的溢出效應，降低了創新成本。當前我國高等教育受眾人數居世界前列，勞動者素質大幅提高，積累了豐富的人力資本，但高素質勞動者往往更愿意在城市工作，通過城鎮化，可吸引高端人才就業，匯集智力資源，促進經濟增長。

當然，城鎮化也會帶來要素成本上升、“城市病”等負面效應，不利于經濟發展。但從目前我國城鎮化平均水平來看，中國城鎮化對經濟增長的正效應是大于負效應的。

三、模型構建與數據說明

（一）模型構建

影響經濟增長的變量較多，鑒于我國經濟主要依靠“三駕馬車”（投資、消費和出口）拉動，因此除本文著重研究的城鎮化因素外，必須對投資、消費和出口等變量加以控制。內生增長理論模型將人力資本納入研究，認為人力資本積累是經濟得以持續增長的決定性因素和產業發展的真正源泉，表明人力資本對經濟增長的影響不容忽視，因此在開展研究時對人力資本變量也要進行控制。最終，研究所使用的計量模型形式設定如下：

lnPGDPit=β0+β1lnUrbanit+β2lnKit+β3lnCoit+β4lnExit+β5lnEduit+εit

其中PGDP表示人均GDP，用來衡量經濟增長水平；Urban用來指代城鎮化，既可用人口城鎮化率Urban1（城鎮人口占地區總人口的比率）表示，也可用土地城鎮化率Urban2（城市建成區面積占行政區域土地面積的比率）表示，鑒于我國統計口徑上一般以人口城鎮化作為城鎮化的主要指標，本文將主要以人口城鎮化率度量城鎮化程度，而將土地城鎮化率作為對結果進行穩健性檢驗的替代變量。其余變量為控制變量：K、Co、Ex、Edu分別表示投資（用固定資產投資衡量）、消費（用社會消費品零售總額衡量）、出口（用出口額衡量）、人力資本（用平均受教育年限衡量）。ε為模型隨機誤差項。結合經濟理論，預期解釋變量和控制變量系數均為正。

（二）數據說明

本文數據來源于國家統計局網站、《中國統計年鑒》（2002～2015）。需要說明的是，出口數據是按經營單位所在地分類的出口總額，以當年人民幣兌美元12個月平均匯率折算；平均受教育年限為以現行學制為受教育年數計算，即大專以上文化程度按16年計算，高中文化程度12年，初中文化程度9年，小學文化程度6年，文盲為0年，最后以相應教育程度人口數為權重計算平均值。我們搜集了全國31個省份（直轄市、自治區）2002年到2014年的數據，其中有少量數據缺失（有8組數據含缺失值），為最大限度利用數據信息，同時保證替代缺失值的方法不影響已有數據特征，本文使用組內均值對缺失值進行替換。為剔除通脹因素的影響，我們對投資、消費、出口等用貨幣度量的變量進行了處理，具體做法是：通過計算，將CPI年度環比（上年=100）數據轉化為以2001年為基期（2001年=100）的數據，再將上述貨幣度量的變量數據與轉化后對應年份的CPI作比，最后得到剔除了通脹因素的數據。經整理，最后得到包含31個省（直轄市、自治區），時間跨度為13年的平衡面板數據共403組。

四、實證結果與解釋

（一）全樣本回歸：城鎮化對經濟增長的影響

圖1 全樣本回歸散點圖

首先對全部樣本進行回歸分析，表1列出了回歸結果。為減少異方差帶來的影響，文中除了GMM（廣義矩法）方法外（GMM方法在存在異方差條件下本身就能獲得有效的估計結果），所有回歸均采用異方差穩健的標準誤。圖1為被解釋變量對解釋變量的全樣本回歸散點圖，可以直觀看到，城鎮化與經濟增長間存在顯著的正相關。

表1中回歸1控制了時間（固定）效應和個體（固定）效應①Hausman檢驗顯示P=0.0000，拒絕原假設，應使用固定效應模型。，采用OLS（最小二乘法）方法實施回歸。lnUrban1系數為正但并不顯著，顯然不符合圖1所示特征。我們認為模型可能存在嚴重內生性問題，導致系數估計與假設檢驗出現異常。前文提到，造成變量內生的可能原因有兩個：第一，影響經濟增長的變量較多，模型遺漏的某些變量又可能與lnUrban1相關；第二，被解釋變量與解釋變量存在雙向影響。本研究中內生性更可能來源于第二個原因。鑒于此，我們需要利用其他估計方法克服內生性問題，否則結果將不可信。

表1中回歸2使用了兩階段最小二乘法（2SLS）來克服內生性問題。顯然，選取lnUrban1滯后一期作為解釋變量的工具變量可以解決內生性問題，因為前期城鎮化率與當期城鎮化率存在高度相關，而當期人均GDP（經濟增長）無法對前期城鎮化率造成影響，可知，工具變量的選取滿足一般原則，能有效解決內生性問題。過度識別檢驗結果顯示接受原假設，認為恰好識別。可以看到，回歸2中lnUrban1系數在5%顯著性水平下顯著為正，表明城鎮化能有效促進經濟增長，控制變量系數也均符合預期。

表1 全樣本回歸結果

回歸3使用了在存在異方差時比2SLS方法估計更為有效的兩步GMM方法，得到的結果更加可靠。從表2可看出，lnUrban1系數依舊為正，且顯著性明并未減弱，進一步說明城鎮化水平的提高能促進經濟增長。回歸4和回歸5中，我們用土地城鎮化率代替人口城鎮化率度量城鎮化水平，可以看到，不管是用2SLS方法還是GMM方法進行估計，回歸結果都沒有明顯變化，說明不同的城鎮化水平度量指標并不會影響主要結論，回歸結果是穩健的。

（二）城鎮化對經濟增長影響的時間差異

隨著國內經濟形勢的不斷變化，城鎮化對經濟增長的影響很可能隨時間而改變。為刻畫城鎮化對經濟增長影響的時間差異，我們利用表1中回歸3，以年為單位進行截面回歸，從2003年①采用GMM方法估計需要用到滯后一期的解釋變量作為工具變量，2002年無滯后觀測值。開始，逐年向前回歸。這一方法在克服內生性的同時還能有效消除截面數據存在的異方差現象。由于截面樣本容量有限，如果模型包含變量較多會造成較大自由度損失，將給系數帶來諸多問題，所以模型中只引入解釋變量lnUrban1而不加入控制變量。雖然此舉會造成模型系數估計出現較大偏誤（參數估計量方差有偏），但此處我們主要觀察系數的變化趨勢，對具體數值不做研究。截面回歸結果中變量lnUrban1的系數在1%顯著性水平下全部顯著。

圖2為lnUrban1系數隨時間的變化圖。整體來看，城鎮化對中國經濟增長的促進效應是非線性的，2009年以前促進效應呈上升趨勢，2010年后呈下降趨勢，表現為倒“U”型特征②我們使用兩階段最小二乘法（2SLS）以及異方差穩健的標準誤進行回歸，得到的趨勢相同。。

圖2 城鎮化對經濟增長促進效應時變圖

（三）造成時間差異的原因分析

時間維度刻畫的是我國城鎮化平均水平對經濟增長影響隨時間變化的趨勢，現有文獻都假定該影響為靜態，忽略了城鎮化過程存在的時間異質性。美國城市學家Northam（1975）將城鎮化分為初始階段（城鎮化率小于10%）、起步階段（城鎮化率在10%～30%之間）、加速階段（城鎮化率在30%～70%之間）和后期階段（城鎮化率在70%以上），并將城市化與經濟增長的規律概括為“S”型曲線。按照這一理論我國少數地區城鎮化水平已接近發達國家，但從全國平均水平來看，城鎮化在數量上（城鎮化率低）和質量上（戶籍人口比重低）都與發達國家有不小差距。2002年到2014年，我國城鎮化率在39.09%～54.77%之間，顯然，樣本區間內我國城鎮化與經濟增長關系處在加速階段中。圖3描繪了“S”型曲線的大致形狀，在加速階段，曲線斜率先增大后變小，于中間某點達到最大，斜率呈現倒“U”型變化。圖3中a點與c點大致對應2002年到2014年我國城鎮化率，箭頭指向的b點位于城鎮化加速階段斜率最大處，大致對應于2009年到2010年前后的城鎮化率，而前文提到，我國城鎮化率2011年首次超過50%，結合加速階段城鎮化率（30%～70%）的分布，可以猜想，2010年前后可能是城鎮化對經濟增長促進效應最大時點。加速階段最顯著的特征是人均GDP快速提高，城鎮化對經濟增長的促進效應最強，在本文模型中表現為解釋變量系數呈倒“U”變化，顯然，圖2符合這一趨勢。

圖3 城鎮化水平對經濟增長影響的時間差異

（四）分樣本回歸：城鎮化對經濟增長影響的空間差異

前文從整體上研究了城鎮化對經濟增長影響的時間差異，然而國內區域發展并不均衡，從圖3中可以看到，我國東部、中部、西部以及東北地區城鎮化水平有明顯的空間差異，全樣本很可能存在空間異質性問題，即不同區域內城鎮化對經濟增長影響不同。

圖4 我國2014年各省城鎮化率

為研究城鎮化對經濟增長影響的空間差異，我們以我國大陸三大經濟地帶①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、海南等11省、直轄市；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8省；西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內蒙古、廣西等12省、直轄市、自治區。作為劃分依據，將全樣本按照上述分類分成三組，利用表1中回歸3的方法分別對三組樣本回歸，結果見表2。

表2 不同地區回歸結果

表2中，回歸6、7、8 lnUrban1項系數均顯著為正，再次表明城鎮化對經濟增長具有顯著促進作用。分區域來看，東部城鎮化對經濟增長的貢獻最小，而西部次之，中部最大。回歸結果顯示，三大經濟帶中城鎮化對經濟增長影響有著明顯區別，城鎮化的經濟促進效應存在空間差異。利用土地城鎮化率替代人口城鎮化率，作穩健性檢驗，得到回歸9、10、11，結論基本與前文一致。值得注意的是，回歸11中lnUrban2系數不顯著，我們推測可能是西部地區地域特征與其他地區差異較大的緣故，土地城鎮化率對這一地區來說并不是一個很好的度量城鎮化程度的指標。

（五）造成空間差異的原因分析

我國東部地區包含所有沿海發達省份，大部分東部省市城鎮化率已經超過60%，部分省市（北京、天津、上海）早已超過70%，已達發達國家水平，接近城鎮化后期階段（對應于圖5中的C點），此時城鎮化對經濟增長的促進作用將降低。而大部分西部省份較為落后，城鎮化水平普遍不高，即使到2014年大部分地區城鎮化率也只有44%左右，處在城鎮化加速階段的“早期”（對應于圖5中A點），對經濟增長的促進作用較強。中部省份城鎮化水平介于東部和西部地區之間，處在加速階段的“中期”（對應于圖5中B點），此時城鎮化對經濟增長的促進效應最強。

圖5 城鎮化對經濟增長影響的空間差異

通過上述分析，綜合來看，城鎮化對中國經濟具有顯著的促進效應，這一效應無論在空間維度還是時間維度都存在顯著差異。

五、結論

自1992年中央正式實施城鎮化體制改革以來，中國新型城鎮化建設道路已走過20余年，取得了豐碩成果。2011年我國城鎮化率首次超過50%，實現歷史突破。

本文以2002年到2014年中國31省城鎮化面板數據，從時間和空間兩個維度研究了城鎮化對經濟增長的影響。基于總體樣本的研究表明：城鎮化對中國經濟增長具有顯著的促進效應，在控制了內生性、替換解釋變量的情況下，結果依舊非常顯著。時間維度上，基于移動截面回歸的結果顯示：我國城鎮化對經濟增長的促進效應隨時間呈現先上升后下降的倒“U”型趨勢，說明近年來隨著經濟發展，城鎮化對經濟增長的影響具有非線性特征。空間維度上，基于分樣本的研究表明：城鎮化對我國不同地區經濟增長的影響不同，呈現中部最強、西部次之、東部最弱的局面，也暗示了地區發展的不平衡。

近兩年，我國經濟迎來重大轉型，在投資與外需不振的情況下，急需尋找新的增長動力。城鎮化能有效擴大內需、拉動增長，是經濟發展的源動力，也是實現城鄉一體化、走向共同富裕的必然選擇。

[1]鄭鑫.城鎮化對中國經濟增長的貢獻及其實現途徑[J].中國農村經濟，2014，(6)：4～15.

[2]喻開志，黃楚蘅，喻繼銀.城鎮化對中國經濟增長的影響效應分析[J].財經科學，2014，(7)：52～60.

[3]楊浩昌.中國城鎮化對經濟增長的影響及其區域差異——基于省級面板數據的分析[J].城市問題，2016，(1)：58～91.

[4]謝治春.生活質量提高、城鎮化推進與經濟增長——基于1960～2011年9國面板數據的實證分析[J].上海經濟研究，2014，(7)：14～21.

[5]孫祁祥，王向楠，韓文龍.城鎮化對經濟增長作用的再審視——基于經濟學文獻的分析[J].經濟學動態，2013，（11）：20～28.

F291.1

A

1006-169X（2017）04-0047-06

①鑒于相關文獻與政府文件未對城鎮化與城市化含義作區分，本文將二者視作相同概念。