人口密度、产业结构与城镇化质量

李少林

摘要：如何突破资源环境的双重约束是推动以人为本的新型城镇化质量提升的当务之急。本文基于2001-2012年中国30个省会城市的面板数据，将衡量城镇居民生活水平的恩格尔系数和衡量生态环境的城市建成区绿化覆盖率作为反映城镇化质量的指标，利用静态和动态面板计量回归模型实证研究了城市人口密度、产业结构对城镇化质量的影响。研究结果表明：总体上城市人口密度与城镇居民恩格尔系数呈现“U”型关系；城镇化质量内生于地区产业结构；市场化改革对城市生态环境的影响显著为正。

关键词：人口密度；产业结构；城镇化质量

中图分类号：F0629 文献标识码：A

一、引言与文献综述

《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》指出，自1978年改革开放到2013年，中国城镇化率从179%增至537%，年均增速为102%，但城镇空间分布与规模结构不合理等问题的出现，使得新型城镇化与资源环境承载力不匹配，城镇化质量的提升成为当务之急。2013年3月，《中国经济周刊》和中国社科院城市发展与环境研究所联合发布的《中国城镇化质量报告》认为，城镇化除了重点实现人口城镇化以外，还须突出空间、土地、经济、产业以及生活质量的城镇化。城镇化应和资源环境承载力、人口就业能力等相匹配。

城镇化的最显著特征是农业人口市民化带来的城市人口密度的变化，以及农业、工业和服务业之间的结构水平随之出现调整，亦即产业结构的变迁。以人为本的新型城镇化不仅需要对人口分布、产业结构调整的经济影响进行评估，而且还需考虑能源消耗和环境污染等资源环境约束问题。因此，新型城镇化是在多重约束下推进的，其质量提升依赖于要素流动、资源供求和环境治理的协同发展，反映在经济与环境指标上，城镇化质量通常体现在收入差距和碳排放等方面。陈明（2012）从内涵、研究对象、评价模型等方面对城镇化质量的相关文献进行了系统梳理，认为对劳动力资源的“二次开发”和农民工市民化能力的提高是解决城镇化引致的深层次矛盾的基础。徐林、曹红华（2014）认为新型城镇化更应当注重城市生态的可持续性、宜居性等，并提出“星系模型”，构建了一整套评价体系，实现了新型城镇化相关概念的关联分析和可操作性。

在相关文献中，城镇化进程中的城乡收入差距成为国内学者重点研究的领域之一。刑春冰（2008）基于2005年人口普查数据研究了农民工和城镇职工的收入差距原因，认为两者的教育水平是最主要的因素。温兴祥（2014）基于2008年城乡劳动力流动数据，采用无条件分位数回归和RIF回归分解方法研究了外来居民和本地城市居民之间的收入差距影响因素，结果发现：在整个收入分布上，两者的差距一直存在，且随着收入的增加逐步扩大；人力资本与行业分布的差异是导致收入差距的主要原因。

学术界刻画城市环境一般使用城市碳排放的总量指标——“碳足迹”，其包括企业机构、产品或者个人通过交通运输、生产消费及各类的生产过程所引起的温室气体的总和。在研究城镇化质量影响因素的国内外文献中，通过核算碳足迹来量化城市环境的方法被广泛采用（罗运阔等，2010；张兵等，2011）。美国加州大学伯克利分校的研究人员认为，居住在人口密集城市的家庭碳足迹远小于全美的平均值，意味着提高人口密度并不能有效降低碳排放①。在中国这样一个大国推进城镇化的过程中，陆铭（2014）认为重点关注的是要不要限制大城市的发展，是就地城镇化还是促进人口进入大城市？其观点是中国的大城市人口规模还将进一步提高，需着力发挥市场配置资源的决定性作用。

在人口密度与城市环境治理的研究方面，国内外学者主要关注的是人口密度和碳排放的关系。Norman等（2006）和Ishii等（2010）的研究结论认为，城市密度对碳排放的影响呈现“U”型，中等密度能够最大限度地利于碳减排。柴志贤（2013）基于1999-2008年中国30个省会城市的面板数据研究了人口密度、发展水平等变量对人均碳排放的影响，结果发现随着人口密度的上升，人均碳排放先降后升，而收入水平和人均碳排放的关系符合“环境库茨涅茨曲线”的“倒U型”特征。研究还发现上述变量的关系存在着区域差异，因此在推进城镇化的过程中应区别对待。

通过以上文献分析可以看出，现有文献具有以下的某种局限性：一是研究城镇化质量仅单独考虑了经济指标或环境指标；二是对于制度性因素分析不足；三是对于人口、产业的分析未能置于资源和环境的双重约束下。区别于以往研究文献，本文拟将城镇化质量界定为经济质量和环境质量两个方面，前者指的是城镇居民的恩格尔系数，反映城镇居民的生活水平；后者指的是城市建成区绿化覆盖率，反映城市生态环境水平。基于此，本文以城市全年用电总量作为能源消耗的代表，在资源环境的双重约束下，探讨城镇化质量的主要影响因素，着重研究人口密度、产业结构和能耗、市场化改革对城镇化质量的影响，并基于研究结论提炼出推动城镇化质量提升的政策意涵。

二、模型设定、变量说明与描述统计

为探讨城镇化质量的影响因素，本部分拟从生活质量和环境质量两个方面对其进行计量模型设定，构造城镇化质量的衡量指标和变量说明，并对变量间的相关性进行简单观测，为实证研究奠定理论模型和数据基础。

（一）模型设定

本文采用静态和动态面板估计方法对资源环境约束下的城镇化质量影响因素进行实证研究，以此找出推动城镇化质量提升的政策工具。由于居民生活水平具有一定程度的“棘轮效应”，我们将恩格尔系数影响因素回归方程设定为动态面板形式，以考察其可能存在的滞后因变量的影响；而对于建成区绿化覆盖率而言则不存在类似的滞后关系，因此我们采用普通的面板回归模型。本文所需估计的具体计量模型设定如式（1）和式（2）所示：

ECi，t=α0+α1ECi，t-1+α2lndensityi，t+α3structurei，t+α4lnenergyi，t+α5lnmarketizationi，t+σi+εi，t（1）endprint

greeningi，t=β0+β1lndensityi，t+β2structurei，t+β3lnenergyi，t+β4lnmarketizationi，t+ηi+τi，t（2）

其中，i表示省会标识，t表示年份；EC和greening分别是被解释变量，即城镇居民恩格尔系数和建成区绿化覆盖率，用来衡量城镇居民生活水平和城市生态环境，代表城镇化质量；lndensity和structure是本文主要关注的解释变量，分别代表城市市辖区人口密度和第二产业占GDP的比重；其它控制变量包括：城市市辖区全社会全年用电总量，代表能源消耗量（lnenergy）；市场化改革指数，代表制度变量（lnmarketization）。σ和η分别表示对应回归方程的城际固定效应、ε和τ分别代表随机误差项。

（二）变量说明

被解释变量：（1）恩格尔系数。城镇居民恩格尔系数表示城镇居民人均食品支出总额占个人生活性消费支出总额的比重，能够反映出城镇居民的生活水平，从经济层面体现出城镇化的质量高低。恩格尔系数越大，表明收入水平较低，意味着该城市居民较为贫穷。本文的城镇居民恩格尔系数的数据是根据《中国区域经济统计年鉴》中30个省会城市2001-2012年的城镇居民人均食品支出和人均生活消费性支出的数据计算得到，其中2002年数据是2001年和2003年数据的加权平均数，其余年份个别缺失数据是依据前后两年数据的加权平均而得。（2）城市市辖区的建成区绿化覆盖率。城市绿化率的高低在一定程度上反映了城市的生态环境状况，因此本文将其作为生态环境指标的代表，数据来源于《中经网统计数据库》，数据采集区间为2001-2012年。

解释变量：（1）人口密度。随着城镇化的推进，转移农民工市民化后将在一定程度上提高城市人口密度，将会对城市的资源环境带来一定程度的压力，因此将首当其冲地影响到以人为本的城镇化质量。为突出大城市的典型性，本文选取中国30个省会城市作为研究对象，数据来源于《同花顺iFinD金融数据库》，单位是人/平方公里，数据区间为2001-2012年。（2）产业结构。产业结构对于城市经济增长和环境质量具有重要影响，本文采用第二产业占GDP的比重表示各城市产业结构变动状况，数据来源于《中经网统计数据库》。

控制变量：（1）能源消耗。在分析能源消费和经济增长的关系时，林伯强（2003）认为电力消费更能够准确衡量能源消费情况，王火根、沈利生（2007）也采用此方法衡量了能源消费量，故本文沿用这一做法，将中国30个省会城市全年用电总量作为城市能源消耗的代表，数据来源于《中经网统计数据库》，单位换算为亿千瓦时；（2）市场化指数。市场化改革有利于促进要素流动，提高资源配置效率，进而有利于提高城镇化质量。由于数据可得性及省会城市在全省的核心地位，本文将各省市的市场化指数近似作为省会城市的市场化指数，并将其视为影响城镇化质量的制度变量。其中，2001-2010年数据直接取自樊纲、王小鲁和朱恒鹏主编的《中国市场化指数：各地区市场化相对进程2011年报告》，2011-2012年市场化指数的数据则是依据前两年数据的移动加权平均近似得到。

（三）数据的描述性统计

根据上述指标构建和数据来源，为便于回归结果的解释，我们对绝对量指标进行了对数化处理，并从均值、标准误、最小值和最大值等特征对研究数据进行了简单描述统计，样本为2001-2012年中国30个省会城市，共计360个样本的平衡面板数据。

（四）城镇化质量与人口密度和产业结构的散点图

在进行实证研究之前，有必要对核心变量的相关关系进行简单透视。我们分别画出了城镇居民恩格尔系数、建成区绿化覆盖率与人口密度、产业结构的散点图（参见图1（a）、图1（b）、图2（a）和图2（b））。从图1（a）的城镇居民恩格尔系数与人口密度的散点图能够看出，随着人口密度的增大，恩格尔系数呈现出一定程度的上升，表明人口密度与城镇居民恩格尔系数具有显著的正相关关系；同理，从图1（b）可以看出，随着第二产业比重的提高，城镇居民的生活水平也随之上升，意味着两者之间存在着较为明显的正相关关系；从图2（a）可以看出人口密度与建成区绿化覆盖率无明显的相关性；从图2（b）则可以看出，随着第二产业比重的提高，建成区绿化覆盖率呈下降趋势，这意味着两者存在较为明显的负相关关系，表明随着工业在产业结构中比重的上升，工业发展对城市生态环境造成了负面影响。

三、计量回归结果与分析

根据本文关于城镇化质量的界定，本部分将采用动态面板估计与静态面板估计两种方法分别对城镇化的经济质量和生态环境质量影响因素进行实证研究。

（一）动态面板系统GMM估计方法

由于非观测的城市区域固定效应或者存在联立的内生性等问题，本文的主要解释变量——人口密度和产业结构很可能是内生的，除此之外的诸如能源消费量、市场化指数等变量也有可能与被解释变量存在着联立内生性的问题。表2和表3给出了待估计模型的各变量的皮尔逊积差相关系数矩阵，从中可以看出各个变量之间确实存在一定的相关性。Arellano和Bover（1995）、Blundell和Bond（1998）所提出的系统GMM方法，可以克服模型（1）和模型（2）中解释变量的内生性问题，能够获得解释变量的一致性估计结果。

（二）恩格尔系数影响因素的动态面板系统GMM估计

为便于对动态面板估计方法进行对比，我们还对计量模型（1）进行了混合OLS与固定效应的估计，估计结果参见表4的第2列和第3列。由系统GMM估计结果的α1（08015、07825）恰好在混合OLS估计值（08805）与固定效应估计值（06441）的区间内。根据表4的动态面板系统GMM具体估计结果，我们认为第5列的估计结果较为稳健，我们将按照该回归结果进行分析和解释。endprint

首先，从系统GMM估计结果可以看出：当期城市市辖区人口密度提高10%，会使得城镇居民恩格尔系数提高2%，意味着当期人口越密集的城市，城镇居民人均生活水平将出现一定程度的下降，这表明城市规模并非越大越好，当城市人口超越了城市承载力，将导致城镇化质量下降；上一期城市人口密度增大10%将导致恩格尔系数下降169%，表明上期农民工流入城市，将对当期城镇居民生活水平产生促进作用，在一定程度上表明了城镇化进程使得农民工能够在短期获得比农村更高的收入和生活水平，可获得“规模报酬递增”的效应；但随着当期人口密度的增大，可能由于人才、资源和房价的竞争性压力等原因，导致部分城市居民的生活质量出现一定程度的下降，导致“规模报酬递减”的效应。总体来看，人口密度并非越大越好，应当适度控制城市人口密度，切实降低城镇居民的恩格尔系数，该结论印证了城市具有最优规模的结论（王俊，2014）。

其次，第二产业占GDP的比重与恩格尔系数呈现出正相关关系，但是这种影响并不显著，可能的原因在于欠发达城市的第二产业可能为经济增长和居民生活质量提高贡献较大，而发达城市则是以第三产业为主，恩格尔系数可能较低。因此，各地区第二产业比重对城镇居民的生活水平没有显著的影响。

最后，控制变量方面，能源消耗对城镇居民生活水平的影响为负，但是在统计上并不显著，表明高能耗的发展方式并不能够提高城镇化质量；市场化改革对城镇居民恩格尔系数的影响同样不显著，意味着进一步推进市场化改革，对于促进人口和生产要素流动，提升资源配置效率，提升城镇化质量具有重要作用。

（三）建成区绿化覆盖率影响因素的静态面板估计

由于建成区绿化覆盖率不具有动态特征，且研究对象为中国30个省会城市，因此我们采用固定效应面板模型估计人口密度、产业结构等因素对建成区绿化覆盖率的影响，所使用的是EVIEWS60软件。估计结果参见式（3），括号内数字为相应估计系数的标准差。从式（3）的估计结果可以看出：人口密度和产业结构对建成区绿化覆盖率均具有负向影响，但这种影响并不显著；全社会用电总量对建成区绿化覆盖率具有正向影响，意味着能耗越大，城市越应注重保护生态环境；市场化改革对生态环境的影响显著为正，表明省会城市的生态环境保护的市场化机制运行已初步显现效果。

四、研究结论与政策启示

本文在资源环境双重约束的分析框架下，将人口密度、产业结构、能源消耗、市场化改革等变量纳入城镇化质量的影响因素体系，并将城镇化质量界定为居民生活水平和生态环境质量两个层面，分别构建城镇居民恩格尔系数和建成区绿化覆盖率变量作为城镇化质量衡量指标的回归方程，对2001-2012中国30个省会城市的数面板据进行了实证检验，研究结果表明：（1）城镇居民消费水平具有棘轮效应。总体来看，恩格尔系数呈现出逐年下降的趋势，亦即食品支出在生活性消费支出中的比重逐年降低，且城市人口密度与城镇居民恩格尔系数呈现“U”型关系；上一期城市人口密度降低了本期恩格尔系数，而本期人口密度则提高了恩格尔系数，表明为达到理想的城镇化质量，人口密度过小或过大都是不可取的，适中的人口密度可使得城镇居民具有较高的生活水平。（2）产业结构对城镇化质量的影响不显著，表明不同地区的城镇化质量内生于该地区的产业结构，主导产业的不同是引起居民生活水平差异的重要原因。（3）市场化改革对建成区绿化覆盖率的影响显著为正，显示出城市环保产业的市场机制运行已初见成效。

根据上述实证研究结论，为促进以恩格尔系数为代表的城镇居民生活水平提高和以建成区绿化覆盖率为代表的城市生态环境质量提升，本文建议：（1）发挥市场配置资源的决定性作用，促进人口的自由流动。（2）根据不同区域的产业结构特征推行差异化的城镇化发展战略，推行高效节能的经济发展模式。（3）深入推进市场化改革，大力推动环保产业发展和城市生态环境质量提升工作，构建环境宜居城市。（4）着力推行以人为本、资源节约的环境友好型的城镇化思路，优化人口密度和产业结构布局，稳步提高城镇化质量，避免盲目追求速度的城镇化，使得城镇化不仅成为拉动内需的重要阵地，更是破解资源环境瓶颈的有力抓手，进而实现人类生存与自然的和谐统一。

注释：

① 资料来源：http：//env.people.com.cn/n/2014/0113/c1010-24100312.html。

参考文献：

[1] 魏后凯，王业强，苏红键.中国城镇化质量报告[J].中国经济周刊，2013（3）.

[2] 陈明.中国城镇化发展质量研究评述[J].规划师，2012（7）：5-10.

[3] 徐林，曹红华.从测度到引导：新型城镇化的“星系”模型及其评价体系[J].公共管理学报，2014（1）：65-74.

[4] 陆铭.中国的城市化应谨防“欧洲化”[N/OL].东方早报·上海经济评论，http：//comments.caijing.com.cn/2014-05-06/114155424.html.

[5] 罗运阔，周亮梅，朱英美.碳足迹解析[J]. 江西农业大学学报：社会科学版，2010（2）：123-127.

[6] 张兵，王正，朱超.城市碳足迹定义与计算方法研究[J].山西建筑，2011，37（32）：185-186.

[7] Norman， J.， H. L. MacLean.Comparing High and Low Residential Density： Life-cycle Analysis of Energy Use and Greenhouse Gas Emissions[J]. Journal of Urban Planning and Development，2006，132（1）：10-21.

[8] Ishii S， Tabushi S， Aramaki T. Impact of Future Urban Form on the Potential to Reduce Greenhouse Gas Emissions from Residential， Commercial and Public Buildings in Utsunomiya， Japan[J].Energy Policy，2010，38（9）： 4888-4896.

[9] 温兴祥. 城镇化进程中外来居民和本地居民的收入差距问题[J].人口研究，2014，38（2）：61-70.

[10]林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003（11）：18-27.

[11]王火根，沈利生.中国经济增长与能源消费空间面板分析[J]. 数量经济技术经济研究，2007（12）：98-107.

[12]Arellano， M. and O. Bover.Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models[J].Journal of Econometrics，1995，68（1）： 29-51.

[13]Blundell， R. and S. Bond.Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models[J].Journal of Econometrics，1998，87（1）： 115-143.

[14]刘修岩，殷醒民.空间外部性与地区工资差异：基于动态面板数据的实证研究[J].经济学（季刊），2008，8（1）：77-98.

[15]王俊.拥挤效应、经济增长与城市规模[J]. 湖北经济学院学报，2014，12（1）：46-52.endprint

首先，从系统GMM估计结果可以看出：当期城市市辖区人口密度提高10%，会使得城镇居民恩格尔系数提高2%，意味着当期人口越密集的城市，城镇居民人均生活水平将出现一定程度的下降，这表明城市规模并非越大越好，当城市人口超越了城市承载力，将导致城镇化质量下降；上一期城市人口密度增大10%将导致恩格尔系数下降169%，表明上期农民工流入城市，将对当期城镇居民生活水平产生促进作用，在一定程度上表明了城镇化进程使得农民工能够在短期获得比农村更高的收入和生活水平，可获得“规模报酬递增”的效应；但随着当期人口密度的增大，可能由于人才、资源和房价的竞争性压力等原因，导致部分城市居民的生活质量出现一定程度的下降，导致“规模报酬递减”的效应。总体来看，人口密度并非越大越好，应当适度控制城市人口密度，切实降低城镇居民的恩格尔系数，该结论印证了城市具有最优规模的结论（王俊，2014）。

其次，第二产业占GDP的比重与恩格尔系数呈现出正相关关系，但是这种影响并不显著，可能的原因在于欠发达城市的第二产业可能为经济增长和居民生活质量提高贡献较大，而发达城市则是以第三产业为主，恩格尔系数可能较低。因此，各地区第二产业比重对城镇居民的生活水平没有显著的影响。

最后，控制变量方面，能源消耗对城镇居民生活水平的影响为负，但是在统计上并不显著，表明高能耗的发展方式并不能够提高城镇化质量；市场化改革对城镇居民恩格尔系数的影响同样不显著，意味着进一步推进市场化改革，对于促进人口和生产要素流动，提升资源配置效率，提升城镇化质量具有重要作用。

（三）建成区绿化覆盖率影响因素的静态面板估计

由于建成区绿化覆盖率不具有动态特征，且研究对象为中国30个省会城市，因此我们采用固定效应面板模型估计人口密度、产业结构等因素对建成区绿化覆盖率的影响，所使用的是EVIEWS60软件。估计结果参见式（3），括号内数字为相应估计系数的标准差。从式（3）的估计结果可以看出：人口密度和产业结构对建成区绿化覆盖率均具有负向影响，但这种影响并不显著；全社会用电总量对建成区绿化覆盖率具有正向影响，意味着能耗越大，城市越应注重保护生态环境；市场化改革对生态环境的影响显著为正，表明省会城市的生态环境保护的市场化机制运行已初步显现效果。

四、研究结论与政策启示

本文在资源环境双重约束的分析框架下，将人口密度、产业结构、能源消耗、市场化改革等变量纳入城镇化质量的影响因素体系，并将城镇化质量界定为居民生活水平和生态环境质量两个层面，分别构建城镇居民恩格尔系数和建成区绿化覆盖率变量作为城镇化质量衡量指标的回归方程，对2001-2012中国30个省会城市的数面板据进行了实证检验，研究结果表明：（1）城镇居民消费水平具有棘轮效应。总体来看，恩格尔系数呈现出逐年下降的趋势，亦即食品支出在生活性消费支出中的比重逐年降低，且城市人口密度与城镇居民恩格尔系数呈现“U”型关系；上一期城市人口密度降低了本期恩格尔系数，而本期人口密度则提高了恩格尔系数，表明为达到理想的城镇化质量，人口密度过小或过大都是不可取的，适中的人口密度可使得城镇居民具有较高的生活水平。（2）产业结构对城镇化质量的影响不显著，表明不同地区的城镇化质量内生于该地区的产业结构，主导产业的不同是引起居民生活水平差异的重要原因。（3）市场化改革对建成区绿化覆盖率的影响显著为正，显示出城市环保产业的市场机制运行已初见成效。

根据上述实证研究结论，为促进以恩格尔系数为代表的城镇居民生活水平提高和以建成区绿化覆盖率为代表的城市生态环境质量提升，本文建议：（1）发挥市场配置资源的决定性作用，促进人口的自由流动。（2）根据不同区域的产业结构特征推行差异化的城镇化发展战略，推行高效节能的经济发展模式。（3）深入推进市场化改革，大力推动环保产业发展和城市生态环境质量提升工作，构建环境宜居城市。（4）着力推行以人为本、资源节约的环境友好型的城镇化思路，优化人口密度和产业结构布局，稳步提高城镇化质量，避免盲目追求速度的城镇化，使得城镇化不仅成为拉动内需的重要阵地，更是破解资源环境瓶颈的有力抓手，进而实现人类生存与自然的和谐统一。

注释：

① 资料来源：http：//env.people.com.cn/n/2014/0113/c1010-24100312.html。

参考文献：

[1] 魏后凯，王业强，苏红键.中国城镇化质量报告[J].中国经济周刊，2013（3）.

[2] 陈明.中国城镇化发展质量研究评述[J].规划师，2012（7）：5-10.

[3] 徐林，曹红华.从测度到引导：新型城镇化的“星系”模型及其评价体系[J].公共管理学报，2014（1）：65-74.

[4] 陆铭.中国的城市化应谨防“欧洲化”[N/OL].东方早报·上海经济评论，http：//comments.caijing.com.cn/2014-05-06/114155424.html.

[5] 罗运阔，周亮梅，朱英美.碳足迹解析[J]. 江西农业大学学报：社会科学版，2010（2）：123-127.

[6] 张兵，王正，朱超.城市碳足迹定义与计算方法研究[J].山西建筑，2011，37（32）：185-186.

[7] Norman， J.， H. L. MacLean.Comparing High and Low Residential Density： Life-cycle Analysis of Energy Use and Greenhouse Gas Emissions[J]. Journal of Urban Planning and Development，2006，132（1）：10-21.

[8] Ishii S， Tabushi S， Aramaki T. Impact of Future Urban Form on the Potential to Reduce Greenhouse Gas Emissions from Residential， Commercial and Public Buildings in Utsunomiya， Japan[J].Energy Policy，2010，38（9）： 4888-4896.

[9] 温兴祥. 城镇化进程中外来居民和本地居民的收入差距问题[J].人口研究，2014，38（2）：61-70.

[10]林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003（11）：18-27.

[11]王火根，沈利生.中国经济增长与能源消费空间面板分析[J]. 数量经济技术经济研究，2007（12）：98-107.

[12]Arellano， M. and O. Bover.Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models[J].Journal of Econometrics，1995，68（1）： 29-51.

[13]Blundell， R. and S. Bond.Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models[J].Journal of Econometrics，1998，87（1）： 115-143.

[14]刘修岩，殷醒民.空间外部性与地区工资差异：基于动态面板数据的实证研究[J].经济学（季刊），2008，8（1）：77-98.

[15]王俊.拥挤效应、经济增长与城市规模[J]. 湖北经济学院学报，2014，12（1）：46-52.endprint

首先，从系统GMM估计结果可以看出：当期城市市辖区人口密度提高10%，会使得城镇居民恩格尔系数提高2%，意味着当期人口越密集的城市，城镇居民人均生活水平将出现一定程度的下降，这表明城市规模并非越大越好，当城市人口超越了城市承载力，将导致城镇化质量下降；上一期城市人口密度增大10%将导致恩格尔系数下降169%，表明上期农民工流入城市，将对当期城镇居民生活水平产生促进作用，在一定程度上表明了城镇化进程使得农民工能够在短期获得比农村更高的收入和生活水平，可获得“规模报酬递增”的效应；但随着当期人口密度的增大，可能由于人才、资源和房价的竞争性压力等原因，导致部分城市居民的生活质量出现一定程度的下降，导致“规模报酬递减”的效应。总体来看，人口密度并非越大越好，应当适度控制城市人口密度，切实降低城镇居民的恩格尔系数，该结论印证了城市具有最优规模的结论（王俊，2014）。

其次，第二产业占GDP的比重与恩格尔系数呈现出正相关关系，但是这种影响并不显著，可能的原因在于欠发达城市的第二产业可能为经济增长和居民生活质量提高贡献较大，而发达城市则是以第三产业为主，恩格尔系数可能较低。因此，各地区第二产业比重对城镇居民的生活水平没有显著的影响。

最后，控制变量方面，能源消耗对城镇居民生活水平的影响为负，但是在统计上并不显著，表明高能耗的发展方式并不能够提高城镇化质量；市场化改革对城镇居民恩格尔系数的影响同样不显著，意味着进一步推进市场化改革，对于促进人口和生产要素流动，提升资源配置效率，提升城镇化质量具有重要作用。

（三）建成区绿化覆盖率影响因素的静态面板估计

由于建成区绿化覆盖率不具有动态特征，且研究对象为中国30个省会城市，因此我们采用固定效应面板模型估计人口密度、产业结构等因素对建成区绿化覆盖率的影响，所使用的是EVIEWS60软件。估计结果参见式（3），括号内数字为相应估计系数的标准差。从式（3）的估计结果可以看出：人口密度和产业结构对建成区绿化覆盖率均具有负向影响，但这种影响并不显著；全社会用电总量对建成区绿化覆盖率具有正向影响，意味着能耗越大，城市越应注重保护生态环境；市场化改革对生态环境的影响显著为正，表明省会城市的生态环境保护的市场化机制运行已初步显现效果。

四、研究结论与政策启示

本文在资源环境双重约束的分析框架下，将人口密度、产业结构、能源消耗、市场化改革等变量纳入城镇化质量的影响因素体系，并将城镇化质量界定为居民生活水平和生态环境质量两个层面，分别构建城镇居民恩格尔系数和建成区绿化覆盖率变量作为城镇化质量衡量指标的回归方程，对2001-2012中国30个省会城市的数面板据进行了实证检验，研究结果表明：（1）城镇居民消费水平具有棘轮效应。总体来看，恩格尔系数呈现出逐年下降的趋势，亦即食品支出在生活性消费支出中的比重逐年降低，且城市人口密度与城镇居民恩格尔系数呈现“U”型关系；上一期城市人口密度降低了本期恩格尔系数，而本期人口密度则提高了恩格尔系数，表明为达到理想的城镇化质量，人口密度过小或过大都是不可取的，适中的人口密度可使得城镇居民具有较高的生活水平。（2）产业结构对城镇化质量的影响不显著，表明不同地区的城镇化质量内生于该地区的产业结构，主导产业的不同是引起居民生活水平差异的重要原因。（3）市场化改革对建成区绿化覆盖率的影响显著为正，显示出城市环保产业的市场机制运行已初见成效。

根据上述实证研究结论，为促进以恩格尔系数为代表的城镇居民生活水平提高和以建成区绿化覆盖率为代表的城市生态环境质量提升，本文建议：（1）发挥市场配置资源的决定性作用，促进人口的自由流动。（2）根据不同区域的产业结构特征推行差异化的城镇化发展战略，推行高效节能的经济发展模式。（3）深入推进市场化改革，大力推动环保产业发展和城市生态环境质量提升工作，构建环境宜居城市。（4）着力推行以人为本、资源节约的环境友好型的城镇化思路，优化人口密度和产业结构布局，稳步提高城镇化质量，避免盲目追求速度的城镇化，使得城镇化不仅成为拉动内需的重要阵地，更是破解资源环境瓶颈的有力抓手，进而实现人类生存与自然的和谐统一。

注释：

① 资料来源：http：//env.people.com.cn/n/2014/0113/c1010-24100312.html。

参考文献：

[1] 魏后凯，王业强，苏红键.中国城镇化质量报告[J].中国经济周刊，2013（3）.

[2] 陈明.中国城镇化发展质量研究评述[J].规划师，2012（7）：5-10.

[3] 徐林，曹红华.从测度到引导：新型城镇化的“星系”模型及其评价体系[J].公共管理学报，2014（1）：65-74.

[4] 陆铭.中国的城市化应谨防“欧洲化”[N/OL].东方早报·上海经济评论，http：//comments.caijing.com.cn/2014-05-06/114155424.html.

[5] 罗运阔，周亮梅，朱英美.碳足迹解析[J]. 江西农业大学学报：社会科学版，2010（2）：123-127.

[6] 张兵，王正，朱超.城市碳足迹定义与计算方法研究[J].山西建筑，2011，37（32）：185-186.

[7] Norman， J.， H. L. MacLean.Comparing High and Low Residential Density： Life-cycle Analysis of Energy Use and Greenhouse Gas Emissions[J]. Journal of Urban Planning and Development，2006，132（1）：10-21.

[8] Ishii S， Tabushi S， Aramaki T. Impact of Future Urban Form on the Potential to Reduce Greenhouse Gas Emissions from Residential， Commercial and Public Buildings in Utsunomiya， Japan[J].Energy Policy，2010，38（9）： 4888-4896.

[9] 温兴祥. 城镇化进程中外来居民和本地居民的收入差距问题[J].人口研究，2014，38（2）：61-70.

[10]林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003（11）：18-27.

[11]王火根，沈利生.中国经济增长与能源消费空间面板分析[J]. 数量经济技术经济研究，2007（12）：98-107.

[12]Arellano， M. and O. Bover.Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-components Models[J].Journal of Econometrics，1995，68（1）： 29-51.

[13]Blundell， R. and S. Bond.Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models[J].Journal of Econometrics，1998，87（1）： 115-143.

[14]刘修岩，殷醒民.空间外部性与地区工资差异：基于动态面板数据的实证研究[J].经济学（季刊），2008，8（1）：77-98.

[15]王俊.拥挤效应、经济增长与城市规模[J]. 湖北经济学院学报，2014，12（1）：46-52.endprint