中国的市场化进程推动了城镇化发展吗

徐敏　姜勇

[内容摘要]基于1997-2009年中国30个省域的面板数据，运用空间杜宾模型对中国市场化进程作用城镇化的机理进行实证分析。研究发现，中国城镇化率存在空间集聚和溢出效应，不同的市场化进程表征对城镇化率的影响存在差异：市场中介组织发育和法律制度环境相比非国有经济发展、产品市场发育程度对城镇化发展的贡献率更大；同时，产品市场发育程度和要素市场发育程度对相邻省域的城镇化率具有正向的溢出效应；政府与市场关系对城镇化率的影响不显著，但对相邻省域的城镇化率具有负向的溢出效应。

[关键词]市场化进程；城镇化；空间溢出效应；空间杜宾模型

一、引言

改革开放以来，中国城镇化经历了一个起点低、速度快的发展过程。数据显示，2013年中国城镇化率达到53.73%，超过世界平均水平，同比1978年提高了35.81个百分点，年均增长1.15个百分点。那么是什么推动了中国城镇化的发展呢？一个普遍的观点是改革开放后，中国城镇化的动力机制发生了变化，由一元或二元形式为主的城镇化动力形式逐步向多元城镇化动力形式转变，如经济增长、外商投资、工业化、产业结构演变、乡镇企业兴起等都是驱动中国城镇化发展的因素。经典现代化理论认为，城镇化与市场化具有密切的内在联系和共生关系，推动城镇化发展的主体、内容都是以市场机制为前提的，因此城镇化是一个市场化过程。从改革开放前后中国城镇化率的变化轨迹，亦知中国城镇化的进程与中国市场经济体制改革和对外开放是密不可分的。那么是否能说中国城镇化的发展是得益于改革开放带来的市场化进程呢？自1978年开始至今，中国经历了近40年市场化取向的经济体制改革，1992年又明确了建设社会主义市场经济的目标，已经基本改变了中央计划经济体制的基本特征，在相当程度上走上了市场经济体制的轨道；1997年党的十五大认为过去的五年里，“市场在资源配置中的基础性作用明显增强，宏观调控体系的框架初步建立”，并进一步提出“要加快国民经济市场化进程”的经济发展要求。2001年，中国加入世界贸易组织，并在减少和消除关税和非关税壁垒、开放银行、保险、电信市场、增加政策透明度和清理与世贸组织原则相冲突的行政法规等方面作出了承诺，这些都进一步推进了中国的市场化进程。但是由于中国各地区经济、制度和政策实施等方面的异质性，市场化进程也“良莠不齐”，存在一定的区域差异，进而对城镇化发展的作用力度也存在区域失衡。因此，在中央提出“深化改革，更大发挥市场化作用”的背景下从省际视角着手，考虑区域之间城镇化发展的空间溢出效应，对市场化进程作用中国城镇化发展的机理进行分析，这对把握市场化改革方向，进而推进城镇化发展具有重要的现实意义。

城镇化动力机制是城镇化研究的热点问题之一。Lam pard梳理美国一百多年的城镇化发展历史，认为经济增长对城镇化有正向推动作用。宁越敏从政府、企业、个人三个城市化主体的角度分析了20世纪90年代中国城市化的动力机制和特点，认为乡镇企业和外来资本对城镇化的影响越来越显著。姚士谋等认为资源环境对中国城镇化有巨大和深刻的影响。赵金华等运用面板模型分析得出经济发展水平和非农就业比重、对外贸易规模、教育水平对各省城镇化水平有显著影响。曹广忠和刘涛对城镇化的驱动因素进行灰色关联分析，认为目前城镇化与经济发展水平逐步协调，服务业的驱动作用已超过第二产业，工业仍是中西部省区城镇化的核心驱动力。苏素和贺娅萍使用动态面板模型分析了经济规模、产业结构和城乡收入差距对城镇化的影响。根据地理学第一定律，所有的事务都是存在相互联系的，离得越近的事务彼此之间的联系越强（Tobler，1970），因此如果忽略空间效应直接进行估计和推论，则可能导致不恰当的模型设立。于是，王伟进等运用空间误差回归模型分析认为与工业化发展水平相比，开放程度对城市化水平的提升作用更为明显。薛瑞等通过建立空间面板模型，考虑空间效应分析了跨境资金流入对城镇化发展的驱动作用。曾昭法和左杰构建空间面板数据模型，得出经济发展、教育水平与金融发展在时间与空间维度上、产业结构在时间维度上对城镇化发展的作用明显。

以上文献为文章的研究提供了借鉴与帮助，但是存在以下两点不足。一是关于城镇化动力机制或影响因素的研究忽略了中国的市场化进程对城镇化的影响作用，目前还没有文献采用系统的中国市场进程指标去考察其对中国城镇化的作用机理。众所周知，中国是一个通过渐进式改革而建立市场经济体制的国家，因此市场化因素应被纳入分析的框架内。二是虽已有文献意识到了空间效应对模型拟合效果的影响，引入了空间计量模型，但是只关注了城镇化率本身的空间溢出效应，忽略了解释变量（驱动因素）对周边区域同样具有空间溢出作用。

对此，在现有文献的基础上，文章试图从以下两个方面做进一步研究。一是基于樊纲、王小鲁对1997-2009年中国31个省域市场化进程的指标体系设计，从政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织发育和法律制度环境共5个方面探讨市场化进程对中国城镇化的作用机理及影响差异。二是充分考虑空间效应，引入空间面板杜宾模型，探讨省域城镇化水平及其市场化进程对相邻省域城镇化的空间溢出效应，从市场化角度对中国的城镇化发展进行解释。

二、研究方法

（一）空间滞后面板模型

为了应对非空间面板计量经济模型忽略空间效应的参数估计有偏问题，引用纳入空间效应的空间面板模型。如果被解释变量决定于其邻近地区的观察值及观察到的一组局域特征，则采用空间滞后面板数据计量经济模型（spatial lag panel data model，SLPDM）：

Moran指数的取值范围为[-1，1]。若各地区间的经济现象是空间正相关，其数值越接近1；负相关则越接近-1。当属性值的分布与区位的分布相互独立时就是零空间自相关性。对于Moran指数的计算结果，可以用标准化统计量Z来检验空间自相关的显著性水平。

二是在非空间面板模型基础上，构建模型残差的LM（Lagrange Multiplier）和稳健（Robust）LM（robust Lagrange Multiplier）统计量，进行空间自相关性检验。若空间自相关性存在，则表明非空间面板模型不符合文章的研究需要，支持空间滞后模型和空间误差模型二者之一成立。

其次，若空间滞后模型和空间误差模型都成立，引入空间杜宾模型并构建Wald统计量和LR统计量检验空间杜宾模型是否能简化为空间滞后模型或空间误差模型。若原假设（1）H：θ=0；（2）H₀0：θ+ρβ=0均被拒绝或LM统计量和Wald或LR统计量指向的模型不一致，则应选择空间杜宾模型；若原假设（1）H₀：θ=0不能被拒绝，且稳健LM检验统计量更为支持空间滞后模型，则应选择空间滞后模型；若原假设（2）H₀：θ+ρβ=0不能被拒绝，且稳健LM检验更为支持空间误差模型，则应选择空间误差模型。

三、变量选取与模型设定

（一）变量选取

城镇化率（CZH）：采用“城镇人口数占总人口的比例”，作为衡量城镇化发展水平的指标，由于个别省域城镇人口统计的欠缺，对于这些省域用非农业人口代替城镇人口近似测算。

市场化进程指标主要借鉴樊纲、王小鲁对中国各地区市场化进程的研究，从政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织发育和法律制度环境共5个方面反映中国市场化的进程。该指数具有连贯性、多维性，被许多学者引入到相关问题的研究中。具体指标如表1所示。以上指标都具有正定指向性，数值越大说明中国市场化进程越深入。

（二）数据来源及说明

选取1997-2009年中国30个省、自治区、直辖市（以下统称省域）作为样本，由于西藏数据缺失严重，故不列入样本范围。在所用基础数据中，城镇化率来自《中国统计年鉴》和各省域统计年鉴。选择这个时间区间进行研究，一是因为自1997以来，中国进入快速发展的新城镇化阶段（参考《2012中国新型城市化报告》），2009年达到46.6%，市场化水平也有了显著提高；二是考虑到能系统反映中国市场化进程的指标较少，而目前被广为引用的樊纲、王小鲁版市场化指数只更新到2009年，考虑到数据的准确性，并未按统计方法递延推导。文章的实证分析主要采用软件Matlab完成。

四、实证结果分析

（一）省域城镇化率空间相关性检验

空间面板模型回归分析前首先进行空间相关性检验，如果存在空间相关性，就应该采用空间计量经济模型，可消除空间效应带来的估计误差。利用公式（4）计算中国省域城镇化率的Moran值，结果如表3所示。从表3中可以看出，1997-2012年中国城镇化率的Moran值大致在0.2-0.3的区间内变化，且都通过了5%的显著性水平检验，表明中国城镇化率存在着显著的空间相关性。从纵向来看，中国城镇化率的集聚水平随时间呈现一定的规律变化，在2001年形成一个“增长拐点”，2000年以前中国镇化率的Moran值大都低于0.2，但是2000年和2001年以后中国城镇化率的Moran值一度升到0.3，且之后一直保持在0.3的上下区间浮动。众所周知，2001年中国加入世界贸易组织，进一步推进了中国的市场化进程，那么中国城镇化的发展及集聚效应的增强是否得益于市场化进程呢？这为文章的研究提供了契机。非空间面板模型的LN和稳健LM检验（表3）表明，无论混合效应、空间固定、时间固定还是空间时间双固定效应模型的LM和稳健LM统计量大都通过了1%的显著性水平检验，表明模型存在着被解释变量（城镇化率CZH）的空间滞后项或空间误差项，这同样说明城镇化率在省域之间存在着空间集聚或相关性。

（二）模型选择

固定效应和随机效应的选择。通常情况下，当回归结果局限于一些特定的个体时，固定效应模型是更好的选择，Hausman检验结果显示统计量为67.7081，在1%的显著性水平下拒绝了空间效应与解释变量无关的原假设，因此选择固定效应模型。

从表4可以看出，对不同固定效应回归模型的LM和稳健LM检验，大都通过了显著性检验，且对空间滞后模型的LM和稳健LM检验统计量都要大于空间误差模型，根据Anselin（2006）、Elhorst（2010）的判别准则，采用空间滞后模型应该更合理。进一步，通过Wald和LR的统计量检验判断空间杜宾模型是否可以简化为空间滞后模型和空间误差模型（见表4）。检验结果发现，Wald-spatial-lag和LR-spatial-lag的统计量分别为19.7508和21.5138，其伴随概率值prob-spatial-lag分别为0.0014和6.4757e-004，均在1%的显著性水平拒绝的原假设；Wald-spatial-er-ror和LR-spatial-error的统计量分别为21.5009和22.9419，其伴随概率值prob-spatial-error分别为6.5122e-004和3.4630e-004，也在1%的显著性水平下拒绝H₀：θ+ρβ=0的原假设。综上可知，固定效应下的杜宾模型更适合于数据特征的刻画。

（三）模型结果分析

表5展示了不同固定效应下的空间杜宾面板模型的估计结果。

结果显示，相对于非空间面板模型（表4），空间杜宾模型的R²和自然对数似然函数值LogL都有所提高，模型离散度σ²相对变小。这说明考虑空间效应的空间杜宾模型能够提高估计的有效性。通过对不同固定效应下的空间杜宾模型的对比分析发现，空间固定效应下的空间杜宾模型的拟合优度R²、离散度σ²以及LogL要优于其他固定效应模型，因此选择空间固定效应下的空间杜宾模型研究市场化对城镇化的作用机制。

回归结果显示，某一省域城镇化发展水平不仅受到本身市场化进程的影响，也受到相邻省域的城镇化发展水平和市场化进程的影响。W^*CZH的回归系数显著为正，说明中国的城镇化率存在空间的互动效应，相邻省域的城镇化率对本省的城镇化率有推动作用。非国有经济也可有效推动城镇化发展。2012年非国有经济对GDP的贡献率超过60%以上，吸纳了80%的城镇就业人员和90%的新增就业人员，其为城镇化发展奠定了基础。W^*FGY的回归系数不显著，说明目前中国非国有经济的发展对城镇化的作用没有形成良好的省域联动机制，本省域非国有经济的发展对周边省域城镇化发展缺乏有效辐射。

产品市场发育程度对城镇化水平的提高有显著正向的影响。这说明一省域产品市场发育程度越高，如市场决定产品价格的力度和减少商品市场上的地方保护主义的幅度越大（参考二级指标），城镇化的发展水平就会越高。W^*CPSC的回归系数也显著为正，说明一省域的产品市场发育程度对周边省域的城镇化发展有正向推动作用。产品市场具有正向的外部性和示范效应，如果一省域产品市场发育程度较高，会对相邻省域产品市场的发育氛围产生影响，起到示范作用，相邻省域的“激励性进步”和本省域形成良性的产品市场流通互动，形成更大区域、发育更强程度的产品市场。这也正像中国东部沿海地区的发展历程，从改革开放初期的几个开放城市点，商业氛围初期弱态，到逐步形成商业氛围浓厚的开放区、开放城市带。

市场中介组织发育和法律制度环境的改善有助于城镇化发展。从回归结果来看，市场中介组织发育和法律制度环境与城镇化率的回归系数为0.9653，通过了1%的显著性水平检验。而这一结果相比非国有经济发展和产品市场发育程度对城镇化的“氧化”程度（FGY为0.8696，CPSC为0.5233）显然更大，这说明制度层面的因素对中国城镇化发展的推动更显著、力度更强。W^*ZJ的回归系数并不显著，意味着一省域的市场中介组织发育和法律制度环境不会对周边省域的城镇化产生影响，说明中国任何省域在制度层面都不具备绝对的领先优势，制度区域差异不大，因此对周边省域城镇化产生的作用有限。

政府与市场关系和要素市场的发育程度对本省城镇化率的影响不显著，但空间溢出效应明显。回归结果发现，相邻省域的政府与市场关系和本省城镇化率的回归系数为-1.81，且通过了1%的显著性水平检验。这说明政府与市场关系处理的好坏会引起省域之间城镇化发展的竞争，比如人口、资金、技术等城市发展资源会因为本省政府与市场关系处理不当，发生向相邻省域的转移，进而造成本地城镇化水平减弱。而相邻省域要素市场发育程度（W^*YSSC）与本省城镇化率的回归系数显著为正，这说明目前中国在省域之间形成了要素市场的初步整合，出现了协调发展的趋势。当本省要素市场发育程度对城镇化支持不够时，可以从相邻省域获得有效补充，并能产生积极作用。

五、结论性评述

基于1997-2009年中国30个省域的面板数据，在检验中国省域城镇化率是否存在空间相关性的基础上，运用空间计量经济模型，对市场化进程推动城镇化发展的作用机理进行了研究，得到如下结论：

1 中国省域的城镇化率存在明显的空间依赖性。进入21世纪以后，中国省域之间城镇化率的空间相关性不断增强，城镇化集聚现象明显，因此在城镇化估计研究中应该充分考虑省际之间的空间联动效应。政府在制定城镇化发展规划时，应充分发挥城镇化发展中的空间溢出效应，加强区域之间的交流与合作，促进资源要素的跨地区流动与集聚，实现资源要素的最大配置、最远辐射。

2 非国有经济发展、市场中介组织发育和法律制度环境、产品市场发育程度对城镇化率的回归系数都为正，且三者之中，市场中介组织发育和法律制度环境对城镇化的贡献率最大。产品市场的发育程度和城镇化率具有正向的空间溢出效应。这说明在中国城镇化进程中，一省域城镇化水平的提高和产品市场发育程度的深化会对周边省域的城镇化发展产生显著正向的推动作用。

3 政府与市场关系和要素市场的发育程度对城镇化率的作用不显著，但空间溢出效应明显。各省域会因为对政府与市场关系处理的好坏差异，形成区域竞争态势，即一省域如果对政府与市场关系的处理优于其他省域，就会形成对其他省域城镇化发展的资源“截流效应”，进而削弱其他省域的城镇化发展。而要素市场的发育程度具有正向的空间溢出效应，即一省域要素市场发育程度的深化会促进相邻省域城镇化水平的提高。

责任编辑：邓康林