| 标题 | 中国城镇化的关键影响因素及其效应分析 |
| 范文 | 摘要揭示城镇化进程中的关键影响因素及其作用路径，对于实施我国“十二五”时期经济发展规划中的城镇化战略，实现经济社会的健康发展，有着重要的现实意义。基于人口城镇化、经济城镇化和社会城镇化等三个纬度的城镇化度量指标，再加上考察城镇化影响因素的诸多变量难以寻找单一数据指标进行衡量，使得传统计量方法进行城镇化关键影响因素的分析存在一定局限性。本文在城镇化影响机制理论的基础上，基于结构方程模型方法，采用全国282个地级城市的统计数据，对我国城镇化的影响因素及其效应进行实证分析，探求推进我国城镇化进程的关键影响因素及其效应。研究结果表明，要素投入、消费需求、金融深化、空间聚集、人口素质和政府作用等因素对于城镇化的发展都发挥了积极作用；要素投入、人口素质和空间聚集等经济发展因素可以促进城镇化程度的提高，并有显著的影响；而政府作用、消费需求和金融深化对城镇化程度也有正向的作用，但目前的数据显示，其影响水平并不显著。从总体上讲，生产要素的投入是促进城镇化的根本因素。而2002年与2011年数据对比分析结果显示，城镇的人口素质和城镇的空间聚集效应等在城镇化进程中也逐步发挥了关键作用。据此，建议决策当局在制定和实施城镇化战略时，应根据结构模型所展现的路径关系和城镇化进程中的内部路径机理，协同使用相关的政策及各项因素的促进激励措施，优先保证内生驱动因素作用的有效发挥。 关键词城镇化；结构方程模型；影响路径；效应分析 中图分类号F061.3 文献标识码文章编号1002-2104（2014）12-0117-08doi：103969/jissn1002-2104201412016 若以非农人口占社会人口的比率作为城镇化率的衡量指标，我国的城镇化率从1978年的17.92%发展到2012年的52.57%， 城镇人口数量超过了农业人口数量，与世界银行数据公布的2012年世界平均城市化率53%的水平相当。诚然，社会人口向城镇转移确实是城镇化的一项内容，是实现城镇化的一项重要任务，是考察城镇化的一项重要指标，但将城镇化仅仅归结为人口比率这一点，就是以偏概全了[1]。其实，城镇化的内涵非常丰富，它不仅是一个地区人口性质的变化，而应该全面体现该地区的人口城镇化、经济城镇化以及社会城镇化等多项指标。这三个指标是本文对城镇化程度概念的界定。 衡量城镇化程度的标准是多指标的，而影响城镇化进程的因素也是复杂多样的。这些影响因素包括了经济发展状况、人口素质、政府作用、经济制度等多个层面。分析这些层面的因素对城镇化进程的作用机制是一个复杂的系统性问题，需要用更加科学的方法加以论证，这是本文研究的理论价值。而且，城镇化作为我国“十二五”时期经济发展的一个重要战略，揭示城镇化进程中的关键因素及其作用路径，对于经济社会的健康发展，有着重要的现实意义。 1文献综述 中国城镇化快速发展的归因，一直是学术界关注的焦点。学者们分别从要素投入、人口素质、政府作用、金融深化、空间聚集、经济发展与消费需求等对城镇化进程的影响进行了研究。①要素投入是经济增长的驱动因素，也是城镇化发展的主要因素。基础设施的建设不仅是资金、土地等要素的投入，同时由于经济环境的改善而吸引大量外部资本的投入。王志刚等[2]、卫兴华等[3]和戴永安[4]等学者将这种高增长归因于资本要素投入的高增长。张光南等[5]认为城镇化程度低的国家需要更高的基础设施投入比例。刘生龙[6]认为基础设施存在外部性，基础设施的现代化将会继续加速我国的城镇化，从而形成未来我国持续、稳定高增长的强大动力。②人口素质是投资的结果，也是人力资本积累量的体现。在索洛的扩展增长理论中，人力资本与物质资本和劳动作为经济增长的三大投入要素。赵秋成[7]认为人口素质低下制约了中西部地区的经济发展。李德煌等[8]研究发现人力资本和技术进步正逐渐成为我国经济增长的主要影响因素，劳动力数量对经济增长的影响在逐渐减弱，而提高人口素质，才能促进经济的可持续发展。③金融深化程度持续影响城镇化的进程。蒙荫莉[9]研究表明金融深化与城镇化存在双向因果关系。杨胜刚等[10]发现金融深化与城镇化发展具有长期的均衡关系，尽管短期影响并不显著。政府通过政策调整、制度创新等影响城镇化进程。④政府在推动城镇化中的作用。中国经济增长前沿课题组[11]认为政府通过公共基础设施投资的扩张，推动了城镇化和区域经济增长，政府的土地财政，对城镇化有直接加速效应。但如果政府财政收支结构和筹资方式不能转变的话，则城镇的可持续发展就会面临挑战。李强等[12]发现中国城镇化的突出特征是政府主导、大范围规划、整体推动、土地的国家或集体所有等。 ⑤空间集聚加速了城镇化速度。葛立成[13]揭示了产业空间集聚的指向、类型与城镇化推进方式、扩张形态之间的内在联系，实证分析了产业空间集聚与城镇化的空间关联性。朱英明[14]认为产业空间集聚引致的城镇化经济与规模经济的增长显著正相关。⑥消费需求作为经济增长的三驾马车之一，一方面会因经济的增长而加大城镇化建设的资本投入。另一方面，消费需求也促进了城镇化的扩张。王国刚[15]认为加大消费性投资的价格效应和产能效应，加大消费性投资与城市政府的财力关系，深化体制机制创新等会促进城镇经济的发展。⑦经济的不同发展阶段决定了城镇化的水平。中国经济增长与宏观稳定课题组[16]发现各国的城镇化随着人均GDP 的增长而提高。王小鲁[17]认为城镇化水平与经济发展水平等因素有关。汪段泳等[18]认为城市化的发展与地方经济发展水平和劳动力迁移密切相关，中国城市化进程中的一个显著特征是区域差异非常明显，其根源是在国内经济发展水平不同的各地区，影响城市化发展的诸因素之发育程度及所起作用不同。 总之，上述文献对于城镇化经济发展的影响因素作了理论分析或实证研究，对本文的进一步研究提供了丰富的借鉴。但大多数文献探讨的是某一二个因素与城镇化发展的关系，并且对城镇化影响因素的效应分析较少涉及。 本文采用结构方程模型的方法，通过其因果分析与路径分析的功能，对以人口城镇化、经济城镇化以及社会城镇化作为被解释变量，上述七个方面因素作为解释变量所构成的经济系统进行内部结构及其影响机制进行探索，期望能够揭示我国城镇化的关键影响因素及其作用路径，进而给出相关的政策建议。 马孝先：中国城镇化的关键影响因素及其效应分析中国人口·资源与环境2014年第12期2假设推演 结构方程模型（Structural Equation Modeling， SEM）是一项重要的多元线性统计建模技术。它基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系，具有同时处理多个相关因变量、同时估计因子结构及因子关系、可对模型拟合程度进行整体估计等三个优点，并且允许数据估计存在误差，是各学科尤其是经济社会领域多元分析的重要工具。城镇化发展系统就是一个涉及主体众多、关系复杂的复杂系统，采用结构方程模型研究城镇化发展系统是一项有益的探索。结构方程模型方法的一般研究思路是先根据经济理论设定模型，然后进行评价与修正。 （1）要素投入。经济社会的发展首先需要各种生产要素的投入，而要素投入包括劳动人口、资本投入、土地投入等方面。人口的集聚是城镇形成与发展的重要动力，人口的不断集聚和城镇的规模扩张存在循环推动作用；城镇化实际上是经济发展的结构转换与升级过程，这一过程的核心问题是区域的工业化过程，这个过程导致对资金的强烈需求。一方面，工业化特别是农村工业化需要足够的资金积累用于发展制造业及相关的资金密集、周转时间长的基础产业和基础设施建设。另一方面，城镇化要为农村人口的转移提供足够的城镇基础设施，城镇要成为现代化经济发展的中心就需要建设现代化设施，发展现代服务业，这些都需要足够的资金投入；社会人口的非农转移所产生的住房、交通等设施的需求都指向了土地供应的增加，土地也是扩大生产规模的关键要素。上述三个方面生产要素的投入都会积极推进城镇化进程，生产要素投入影响城镇化进程的假设如下： β是结果潜在变量η的系数矩阵，也是结果潜在变量间的通径系数矩阵；Γ是原因潜变量ξ的系数矩阵，也是原因潜在变量对相应内源潜在变量的通径系数矩阵；ζ为残差，是模式内未能解释的部分。 3.2数据的选取 基于结构方程模型对数据样本的要求及数据的可得性，本文选择全国282个地级市作为研究样本（包括省会城镇，但不包括直辖市和拉萨市等）。数据取自2002年与2011年中国城市统计年鉴，具体数据根据研究变量的不同取自于城镇区数据或全城区数据。 3.3城镇化影响因素测量指标的选取 城镇化程度潜变量用人口城镇化指标、经济城镇化指标和社会城镇化指标三个显变量进行考察。人口城镇化指标采用区域内城镇常住人口总数除以区域内的社会人口总数（采用此指标测算的结果与国家统计局的统计结果相当。而若采用户籍人口数据测算的话，这一比例大约有10%的差异）。经济城镇化指标采用非农产值比率显变量考察，即用区域内的二、三产业产值除以区域内的GDP总值。社会城镇化主要指居民的生活方式和社会治理模式的城镇化，其难以找到绝对代表性的指标，鉴于数据的可得性，采用人均可支配收入观测；经济发展这个潜变量用城镇的GDP数据和人均GDP数据两个显变量进行观测。 城镇化影响因素潜变量为要素投入、消费需求、金融深化、空间聚集、人口素质和政府作用。要素投入潜变量通过土地投入、劳动力投入、资本投入进行观测。土地投入指标采用各城镇建成区面积数据观测，劳动力投入指标采用市区非农从业人员数观测，资本投入用固定资产投入数据代替；消费需求潜变量用居民消费倾向、影院与剧院数量、百人拥有的藏书量、移动电话用户数和互联网用户数进行观测，度量居民在文化娱乐等方面的消费满足情况。消费倾向指标用社会平均消费数量除以社会平均收入水平表示；金融深化潜变量用贷款深度、存款深度和储蓄深度三个显变量进行观测。金融深化就是放开利率管制，取消信贷配给制，实行金融适度自由化。通过储蓄效应、投资效应、就业效应、收入分配效应等，促进经济发展。贷款深度、存款深度和储蓄深度反应了金融深化程度的三个主要侧面，其测度指标分别采用贷款总额、存款总额和储蓄总额与GDP的比值确定；空间聚集潜变量用人口密度、人均道路面积和绿地面积三个显变量进行观测；人口素质潜变量采用身体素质与科学技术素质两个指标观测。身体素质指标用平均预期寿命度量，科学技术素质指标用大学毕业生比例度量；政府作用潜变量采用财政支出占GDP的比例与财政收入占GDP的比例进行观测。 3.4数据处理与信度检验 由于各个数据的单位不同，首先需要对数据指标进行无量纲化处理。无量纲化处理常用标准化或均值化方法，而最常使用的是标准化方法。但标准化方法处理后的各指标均值都为0，标准差都为1，它只反映了各指标之间的相互影响，在无量纲化的同时也抹杀了各指标之间变异程度上的差异。因此，标准化方法并不适用于多指标系统的综合评价。而经过均值化方法处理的各指标数据构成的协方差矩阵既可以反映原始数据中各指标变异程度上的差异，也包含各指标相互影响程度差异的信息。因此，本文采用均值化无量纲处理方法。 因为数据涉及范围广，统计口径多，为确保数据的有效性，对数据进行了信度、效度检验，采用SPSS20.0 进行信度分析，统计分析结果表明所采用的数据有良好的信度。模型总体及各潜变量的信度统计指标见表1。 4结论与启示 本文以人口城镇化、经济城镇化和社会城镇化三个层面度量城镇化程度，在研究城镇化进程影响机制理论的基础上，探讨了要素投入、消费需求、金融深化、空间聚集、人口素质和政府作用等对城镇化进程的影响，根据结构方程模型的检验结果，得到了它们对城镇化进程的影响程度。研究结果表明，要素投入、人口素质和空间聚集等经济发展因素可以促进城镇化程度的提高。与此同时，政府作用、消费需求和金融深化对城镇化进程也有正向作用，但目前数据显示，其影响水平并不显著，这些因素对于城镇化的发展都发挥了积极的作用。从总体上讲，生产要素的投入以及经济的发展是促进城镇化的根本因素。而城镇的人口素质和城镇的空间聚集效应等在城镇化进程中的也逐步发挥了关键作用。 通过上述城镇化影响因素及其作用机制的研究，发现了城镇化的关键影响因素及其影响路径，这对于我国的城镇化建设具有以下几点启示： 第一，要素投入。客观认识生产要素对城镇化进程的根本作用，劳动人口、资本投入、土地投入是城镇化进程的根本要素。劳动人口的集聚是城镇形成与发展的重要动力，资本投入是城镇化的保障，土地投入是城镇化的基础。这三个要素的投入需要协调进行，才能最大程度地推进城镇化进程。 第二，人口素质。人口素质在社会经济发展中起着主导作用，世界已经进入知识化、信息化时代，经济的增长不再靠一般的人力资源来推动，主要靠科学技术发展来推动，而人口素质是科技创新的源动力。我国是目前世界上城镇化速度最快的国家，人口素质将越来越成为推动城镇化建设的最主要因素，消除经济发展过程中的人口素质瓶颈，合理调整城镇人口布局，形成支撑城镇化建设的人口数量和质量。人口素质对城镇化的影响已经得到了实证检验。 第三，金融支持。快速的城镇化进程带来了对资源环境、社会保障、基础设施、公共服务设施等巨大的投资需求和消费需求，政府财政无法满足，需要强有力的金融支持。金融业的发展水平和规模决定着现代工业和现代服务业发展的水平和规模，进而决定着城镇化的水平。由于城镇建设项目普遍具有超前性、社会性、公益性，并且投入量大、沉淀成本高、需求弹性小等特点。因此，应充分发挥中长期金融机构的信贷支持，完善基础设施资产证券化运行的制度基础，提高基础设施投资基金管理专业性，推行市政债券市场化融资手段的逐步实施。 第四，政府作用。政府通过财政支出，对城镇化进程的总效应达到了0.799，但其显著水平并没有得到验证。这说明可能财政支出比重提高的作用较大，但由于财政支出是一个长期累积的过程，其显著水平的体现也需要一个持续的过程。当然，由于经济系统运行的相关性、复杂性，政府作用也有可能通过其它影响得以体现或部分体现。 第五，空间集聚水平。与理论预期相同，城镇的空间集聚水平可以显著提高城镇化水平，空间集聚水平效应达到了0.299。城镇的区位条件和初始发展水平、城镇规模等都会影响城镇的产业聚集水平和空间聚集效应。但城镇人口规模在不同的城镇化阶段，存在正反两个方面的影响，因此，城镇布局与城镇规模也需要平衡发展。 第六，消费需求的拉动作用。城镇化建设拉动了居民的消费需求，这是众所周知的。反过来，农业人口向城镇迁移，农村人口的消费方式由乡村模式转化为城镇模式的消费升级，也推动了城镇化进程。虽然目前消费需求对城镇化的影响还不显著，但随着城镇化进程的推进，这个拉动作用将越来越显著。 总之，城镇化建设取决于上述多个因素的共同作用，决策当局在制定和实施城镇化战略时，建议根据结构模型所展现的路径关系，协同使用相关的政策及各项因素的促进激励措施，避免作用相互抵消，可使城镇化进程取得最大程度的效果；同时，建议基于城镇化进程中的内部路径机理，匹配性地采取措施保证驱动因素作用的有效发挥。当然，采用结构方程模型探讨城镇化的影响因素，还有许多方面值得进一步研究。如采用面板数据进行探讨，可以获取更多的数据信息，对于政策的制定会提供更大的参考价值。 （编辑：刘呈庆） 参考文献（References） [1]汪海波.我国现阶段城镇化的主要任务及其重大意义[J]，经济学动态，2012，（9）：49-56.[Wang Haibo. 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Regional Differences in Chinas Urbanization and Its Determinants[J].China Population， Resources and Environment， 2007， 17（1）：66-71.] Analysis on the Key Influence Factors of Urbanization and Its Effects in China MA Xiaoxian （College of Finance， Shandong University of Finance and Economics， Jinan Shandong 250014，China） AbstractAs part of the ‘twelfth five-year plan of the economic development in China， urbanization is an important strategy. It is of great practical significance for the healthy operation of the economy and the society to find out the key influential factors and the resulting effects of the urbanization process. There are some limitations for the traditional statistical methods to examine the relevant influential factors because of the difficulties in the measurement of urbanization with the multiple dimensions of economic urbanization， population urbanization and social urbanization and in the setting of a single indicator to represent multiple variables of a number of influential factors. Based on the study of the influence mechanism theory of urbanization and the structural equation model method， this paper collects nearly 10 years of statistical data of 282 cities in China and analyses empirically the critical influential factors of urbanization and its effects. The results show that the process of urbanization can be promoted by many economic development factors including the input of the factors of production， the consumer demand， the deepening of finance， the spatial clustering， the educational quality of people， and the role of the government， among which the input of the factors of production， the educational quality of people and the spatial clustering appear to have significant influence， while the role of the government， the consumer demand and the deepening of finance appear to have positive influence but the level of influence is not significant. Generally speaking， the input of factors of production is the basic factor in the promotion of the urbanization. The comparison of the data of 2002 and 2011 shows that urban population quality and urban space aggregation effects gradually play more critical roles in the urbanization process. We suggest that decision-making authorities should make collaborative use of relevant policies and the incentive measures of various promotion factors according to the path relationships and the internal path mechanisms shown by the structural model and take measures to ensure the effective roles of the endogenous driving factors. Key wordsurbanization； structural equation model； path of influence； effect analysis [18]汪段泳，朱农. 中国城市化发展决定因素的地区差异[J].中国人口·资源与环境， 2007，17（1）：66-71.[Wang Duanyong， Zhu Nong. Regional Differences in Chinas Urbanization and Its Determinants[J].China Population， Resources and Environment， 2007， 17（1）：66-71.] Analysis on the Key Influence Factors of Urbanization and Its Effects in China MA Xiaoxian （College of Finance， Shandong University of Finance and Economics， Jinan Shandong 250014，China） AbstractAs part of the ‘twelfth five-year plan of the economic development in China， urbanization is an important strategy. It is of great practical significance for the healthy operation of the economy and the society to find out the key influential factors and the resulting effects of the urbanization process. There are some limitations for the traditional statistical methods to examine the relevant influential factors because of the difficulties in the measurement of urbanization with the multiple dimensions of economic urbanization， population urbanization and social urbanization and in the setting of a single indicator to represent multiple variables of a number of influential factors. Based on the study of the influence mechanism theory of urbanization and the structural equation model method， this paper collects nearly 10 years of statistical data of 282 cities in China and analyses empirically the critical influential factors of urbanization and its effects. The results show that the process of urbanization can be promoted by many economic development factors including the input of the factors of production， the consumer demand， the deepening of finance， the spatial clustering， the educational quality of people， and the role of the government， among which the input of the factors of production， the educational quality of people and the spatial clustering appear to have significant influence， while the role of the government， the consumer demand and the deepening of finance appear to have positive influence but the level of influence is not significant. Generally speaking， the input of factors of production is the basic factor in the promotion of the urbanization. The comparison of the data of 2002 and 2011 shows that urban population quality and urban space aggregation effects gradually play more critical roles in the urbanization process. We suggest that decision-making authorities should make collaborative use of relevant policies and the incentive measures of various promotion factors according to the path relationships and the internal path mechanisms shown by the structural model and take measures to ensure the effective roles of the endogenous driving factors. Key wordsurbanization； structural equation model； path of influence； effect analysis [18]汪段泳，朱农. 中国城市化发展决定因素的地区差异[J].中国人口·资源与环境， 2007，17（1）：66-71.[Wang Duanyong， Zhu Nong. Regional Differences in Chinas Urbanization and Its Determinants[J].China Population， Resources and Environment， 2007， 17（1）：66-71.] Analysis on the Key Influence Factors of Urbanization and Its Effects in China MA Xiaoxian （College of Finance， Shandong University of Finance and Economics， Jinan Shandong 250014，China） AbstractAs part of the ‘twelfth five-year plan of the economic development in China， urbanization is an important strategy. It is of great practical significance for the healthy operation of the economy and the society to find out the key influential factors and the resulting effects of the urbanization process. There are some limitations for the traditional statistical methods to examine the relevant influential factors because of the difficulties in the measurement of urbanization with the multiple dimensions of economic urbanization， population urbanization and social urbanization and in the setting of a single indicator to represent multiple variables of a number of influential factors. Based on the study of the influence mechanism theory of urbanization and the structural equation model method， this paper collects nearly 10 years of statistical data of 282 cities in China and analyses empirically the critical influential factors of urbanization and its effects. The results show that the process of urbanization can be promoted by many economic development factors including the input of the factors of production， the consumer demand， the deepening of finance， the spatial clustering， the educational quality of people， and the role of the government， among which the input of the factors of production， the educational quality of people and the spatial clustering appear to have significant influence， while the role of the government， the consumer demand and the deepening of finance appear to have positive influence but the level of influence is not significant. Generally speaking， the input of factors of production is the basic factor in the promotion of the urbanization. The comparison of the data of 2002 and 2011 shows that urban population quality and urban space aggregation effects gradually play more critical roles in the urbanization process. We suggest that decision-making authorities should make collaborative use of relevant policies and the incentive measures of various promotion factors according to the path relationships and the internal path mechanisms shown by the structural model and take measures to ensure the effective roles of the endogenous driving factors. Key wordsurbanization； structural equation model； path of influence； effect analysis |
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