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提要 本文从区域经济学和城市经济学的视角出发，探讨城市化对经济增长的影响机制，并采用计量经济模型，以我国处在改革开放前沿地带的江苏13个地级市的数据为例进行实证分析，认为产业结构变动和物资资本是城市化与人均产出之间的显著影响渠道，人力资本的作用还没有明显发挥。
关键词：城市化；经济增长；影响机制
中图分类号：F12 文献标识码：A
一、问题提出
从经济学角度看，城市化是在空间体系下的一种经济转换过程。人口和经济之所以向城市集中是集聚经济和规模经济作用的结果。经济增长必然带来城市化水平的提高，而城市化水平的提高无疑又加速经济增长。关于城市化对经济增长的影响，许多学者从20世纪中期开始就做过实证研究。1965年美国地理学家贝里选用了95个国家的资料进行分析，显示出城市化与经济增长之间具有正相关关系。我国学者也对该问题进行了实证分析，得出了相同的结论。周一星对1977年世界157个国家和地区的资料进行分析，发现二者是一种十分明显的对数关系。许学强、朱剑如和成德宁等人也做过类似的研究，结果大致相同，相关系数都在0.8以上。由此可见，在宏观水平上，城市化与经济增长之间呈现显著的正相关关系，一般城市化水平较高的国家或地区，其工业化程度和经济增长水平也较高。但是，城市化并不是一种生产要素，它对经济增长产生作用必定要有一个作用渠道，城市化对经济增长的贡献程度取决于城市化对经济增长的影响机制。Henderson研究发现：没有任何证据表明城市化程度与经济增长之间存在任何直接的关系。因此，城市化对经济增长产生促进作用的方式是什么？城市化的增长效应究竟有多大？对经济增长的影响机制在我国的运行情况如何？就我国城市化现状而言，是否能够发挥理论上的作用？本文将通过对处于改革开放前沿地带的江苏省地级市的数据进行实证分析，以考察这种影响机制在我国的作用情况。
二、计量模型的设定、数据来源和计量方法的选择
（一）计量模型的设定。柯布－道格拉斯生产函数公式为：
Y＝AK?琢H1－?琢 （1）
其中，Y是产出，K是物质资本存量，H是人力资本存量，?琢∈［0，1］，A表示技术、制度等因素，很明显，这个函数描述的是一个对物质资本和人力资本呈现出不变规模报酬的情形。
本文认为，城市化通过产业结构的升级促进经济增长，即城市化促使一国二三产业在国民经济中所占比重上升，而结构主义学派认为，结构变革能够加速经济增长，因而在本文的模型中应该加入产业结构这一因素。
根据以上分析，可以建立下列计量模型：
Y＝AK■H■STR■ （2）
即：总产出是物质资本K、人力资本H、产业结构STR，以及A中的制度、技术、文化、结构等其他因素共同作用的结果。
将（2）式改写成人均形式，并求自然对数：
lny■=c■+c■lnk■+c■lnh+c■STR+?滋■ （3）
其中，人均产出y=Y/L，人均物质资本k=K/L，人均人力资本h=H/L，t为时间，c■是常数项，?滋■是随机干扰项，表示受随机因素影响而未能观察到的偶然因素。c■、c■、c■分别表示lnk、lnh、STR的变化对GDP增长的贡献程度。
具体的变量解释依次为：lny：历年人均地区生产总值的自然对数值，代表江苏每年的经济增长速度，在模型中是被解释变量，其余均是解释变量。lnk：历年人均资本的自然对数值。从理论分析上看，该变量应该和人均产出呈正相关关系，表明物质资本投入对经济增长会产生正的影响作用。鉴于数据的可得性，这里采用人均固定资产投资表示。lnh：历年人均人力资本的自然对数值。本文用高校在校学生数来表示人力资本（这种方法已在不少文献中应用）。STR：产业结构因素，表示产业结构高级化的程度，根据结构主义学派的理论，该指标应该和人均产出呈正相关关系，一般用二三产业的总产值与地区生产总值的比重表示。考虑这个指标在估算时会出现产出与产业结构的多重共线性，本文采用二三产业的从业人员占总从业人员的比重来代替。其他因素的影响，均包含在随机误差项中。
此外，为研究城市化对经济增长的影响机制，本文建立以下计量经济模型：
lnk■=?琢■+?琢■URB＋?着■ （4）
lnh■=?酌■+?酌■URB+?着■ （5）
STR=?渍■+?渍■URB＋?着■ （6）
?滋■=?啄■＋?啄■URB＋?着■ （7）
其中，URB表示历年的城市化水平，用每年的非农人口占总人口的比重来表示该变量。依据前文的分析可知，城市化应该与人力资本、产业结构和物质资本呈正相关关系。
（二）数据来源和计量方法的选择。本文数据主要来源于江苏省统计年鉴2001～2005（电子版）和中国城市统计年鉴2001～2005（电子版），根据模型的需要，本文选择了江苏13个地级市连续五年的人均地区生产总值、固定资产投资、非农人口、总人口、高校在校人数、二三产业从业人数、总就业人数等基础数据，然后进行统计处理。在计量方法的选择上，目前国内的研究文献大多采用简单的时间序列或某一特定时点的截面数据，并运用最小二乘法进行回归预算，估计各变量的系数。为了避免时间序列数据的缺陷，本文采取面板数据来进行分析检验。由于面板数据既包括时间序列数据又包括横截面数据，可能产生异方差性和序列相关性问题，从而使普通最小二乘法失效，因而在数据可得的基础上，本文采用广义最小二乘法进行检验，以消除异方差性和序列相关性的影响。
三、计量分析及其结果
本文首先对城市化与经济增长之间的关系进行总体上的分析，然后对（3）～（7）式进行估计，以确立对人均产出有显著影响的因素，以及城市化是如何通过影响这些因素最终作用于经济增长的，最后对检验结果进行解释。
为了考察城市化对人均产出的影响，本文首先采用调整后的人均国民生产总值的对数对城市化率URB进行回归，结果见表1。（表1）
从表1可以看出，城市化的系数为0.04033，回归系数显著，因此说明城市化和人均产出显著呈正相关，与理论预期相吻合。但是，上面的分析中并没有指出江苏城市化与人均产出之间是通过什么途径产生正相关关系的。接下来，本文将对人均产出的影响因素进行分析。
本文利用分析的各变量的数据，对人均产出的可能影响因素进行估计，并检验每一个变量的显著性，以此来最终确定回归方程。对lnk、lnh和STR的回归结果表明，拟合优度R2依次为0.997904、0.999458和0.995881，并且通过了变量的显著性检验。
对于面板数据的常用分析方法，本文通过对变量lnk、lnh和STR进行总体回归，最终确定了最适合的模型是固定影响变截距模型，为了减少由于截面数据造成的异方差的影响，本文选用cross section weights，表示先用相同权数做出初步的回归权数估计，然后用估计出的权数做加权最小二乘法，得出的结果如表2所示。（表2）
通过对江苏13个地级市情况的实证分析，我们可以看出城市化能够通过物质资本、人力资本和产业结构这三条途径来影响经济增长。此外，被忽略的因素则全用?滋■来表示。对面板数据的回归分析结果表明，产业结构变动和物资资本是城市化与人均产出之间的显著影响渠道，人力资本在7%的显著水平上通过检验，但其作用还没有明显发挥出来，其他因素的影响基本可以忽略。
四、结论及政策建议
本文在综合运用内生经济增长和聚集经济理论的基础上，实证分析了江苏城市化对经济增长的影响机制，得到如下结论：一方面对城市化和人均产出的总体分析表明，城市化水平和人均产出呈现显著正相关关系，城市化水平的提高确实能够对经济增长起到一定的促进作用；另一方面对人均产出决定因素的回归结果表明，对我国人均产出有显著贡献的变量是物质资本、人力资本和产业结构，其中物质资本和产业结构对人均产出的贡献较大，是目前江苏经济增长的主要动力，其次是人力资本。产业结构的优化升级，主要是第二产业和第三产业的快速发展及其比重的不断加大也能够在一定程度上促进经济增长。除此之外的其他因素对经济增长的影响很小，基本上可以忽略。因此，城市化和人均产出之间如果发生影响，必然通过这三条可能的途径。
在理论分析和实证分析的基础上，本文提出如下政策建议：一方面应进一步加大江苏的固定资产投资等生产要素的投入，同时充分发挥江苏科技和教育优势，依靠科技创新和提高劳动者的职业素质，加大人力资本积累来改善经济增长的质量；另一方面继续优化江苏产业结构优化升级。江苏的不少城市随着城市化的快速发展，人均收入也达到较高水平，但仍不能忽视其产业结构的优化，在具有发展高新技术产业的苏州、南京等城市，应逐步承接国际服务业转移，并把一些劳动密集型的工业制造业产业转移到长三角和泛长三角等地带的其他合适地区。
（作者单位：1，3.东南大学经济管理学院；2.重庆大学经济与工商管理学院） |
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