中國省域人口城鎮化影響因素研究

陳炫輪 劉直宗

◆摘? 要：文章以全國各省份的城鎮人口比例為指標，并以其人均GDP，第二產業增加值，每十萬人高校的在校生人數，社會消費品零售品總額，國內發明專利申請授權量等指標對我國省域人口城鎮化影響因素進行研究。選取了我國31個省域2011-2019年九年的面板數據，綜合利用Geoda軟件以及stata軟件對數據進行分析建模，結合軟件檢驗的結果，本文最終選擇時間固定效應的SDM模型進行回歸，并得出如下結論：經濟發展水平以及教育水平對人口城鎮化有著顯著的正向作用，而第二產業發展水平以及消費市場活躍度對于人口城鎮化水平的影響并不顯著。

◆關鍵詞：人口城鎮化;影響因素研究;時間固定效應;SDM模型

一、引言與文獻綜述

中國自改革開放以來，城市化的速度得到了顯著的提高。慕海平認為，真正的城市化應該是產業，人口，土地，社會，農村五個方面的協調發展，而人口城市化的加速則是經濟發展的一個重要因素。當前，我國正在進行新型城市化建設，對其影響因素進行探討，對其進行研究是十分必要的。

長期以來，國內學者一直在研究人口城市化的驅動機理，李芃等運用主成分及多元回歸方法，認為重慶的城鎮化程度主要受第二產業的影響。王勝男等運用主成分及多元線性回歸方法，研究了海南省各發展階段的城市化水平。黃亞平等運用偏相關理論，對我國落后山區農村地區的城鎮化水平進行了實證研究。王發曾利用灰色關聯度方法對山東，中原，關中地區的城市化水平進行了分析，認為經濟水平，人口集聚程度，農業生產水平，衛生保健水平是影響城市化水平的重要因素。本文在對空間要素進行分析的同時，也將時間因素進入了進來，從而使基于空間的面板數據研究更具有科學性。

二、數據的選取與空間相關性檢驗

為了研究我國省域人口城鎮化的影響因素，本文選取了2011-2019年31個省份六個方面的指標，分別是分地區年末城鎮人口比重（Y），人均地區生產總值（X1），第二產業增加值（X2），每十萬人口高等學校在校學生數（X3），社會消費品零售品總額（X4），國內發明專利申請授權量（X5），其中Y代表人口城鎮化水平;X1代表經濟發展水平;X2代表第二產業發展水平;X3代表教育水平;X4代表消費市場的活躍度;X5代表區域創新水平。本文數據均來自國家統計局官網以及《中國統計年鑒》。

搜集完數據以后，首先利用Geoda軟件產生近九年全國省域人口城鎮化莫蘭指數以及相對應的p值，以此來初步判斷我國省域人口城鎮化水平是否具有空間集聚效應。

從莫蘭指數可以看出，全國31個省域人口城鎮化的全局莫蘭指數均在0.3以上，且p值均顯著拒絕原假設，這說明31個省份的人口城市化水平并非完全的隨機分布，而是呈現出明顯的整體空間正相關關系。

三、空間計量模型的檢驗與選擇

為了進一步準確的判斷是采用普通的面板OLS回歸，還是使用空間計量模型進行回歸，本文采用stata軟件對面板數據進行LM檢驗從LM檢驗的結果來看，空間誤差效應以及空間滯后效應的p值均顯著，因此我們應該選擇相應的空間計量模型而非普通的面板OLS回歸模型。此外，由于空間誤差效應以及空間滯后效應均顯著，故此時應該設定模型為SDM模型，然后在作進一步的檢驗分析。

在此基礎上，我們使用 HAUSMAN檢驗，以確定是否使用了一個隨機效應模型，而 檢驗的p值為0.00，從而排除了原有的假定，使用固定效應模型。

緊接著對SDM模型進行模型穩健性檢驗，即LR檢驗以及Wald檢驗，看SDM模型能否退化為SLM模型或者SEM模型。

LR檢驗以及Wald檢驗結果均顯示拒絕原假設，即SDM模型不能退化為SAR模型以及SEM模型。因此，本文最終選擇SDM模型來對所選數據進行估計。結果如下表所示：

結果顯示，X1，X3對Y的影響顯著為正，X2，X4對Y的影響并不顯著而X5對Y的影響顯著為負。這說明，經濟發展水平以及教育水平對人口城鎮化有著顯著的正向作用，而第二產業發展水平以及消費市場活躍度對于人口城鎮化水平的影響并不顯著。

四、結論與啟示

通過以上研究，我們可以得到如下結論與啟示：（1）我國人口城市化水平與區域之間存在著顯著的空間相關性，且空間外溢作用十分明顯;（2）經濟發展和教育發展程度的提高，都會對人口城市化產生積極的影響;（3）消費品零售總額和第二產業增加值對城市化的影響不大，主要是由于消費市場發展不夠成熟，社會保障制度不健全，對人口城市化的拉動作用也不大。

參考文獻

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作者簡介

陳炫輪（1997-），男，河南信陽人，碩士研究生，主要研究方向大數據分析。