中国城镇化的区域差异及与经济增长的相关分析研究

刘慧媛，黄月梅

（上海金融学院，上海201209）

一、引 言

城镇化与经济增长有着相互促进的关系，经济增长可以引起城镇聚集、规模扩大和城镇化水平的提高，反过来城镇化的发展又能带动和促进地区经济水平的提高。目前，城镇化已成为我国经济加速发展时期经济持续增长的重要动力之一。

国外城镇化与经济增长关系的研究起步较早（Lewis，1954；Berry，1965；Henderson&Davis，2003），国内关于城镇化与经济增长方面的研究主要集中在 2000 年后（蒋耒文，考斯顿，2001；刘耀彬等，2005；易善策，2008，盛广耀，2011；程开明，2009）。并且，关于城镇化的区域差异问题的相关研究并不是很多，更多的学者主要运用协整检验、格兰杰因果检验、误差修正模型等计量分析方法研究城镇化与经济增长的动态关系 （李金昌，程开明，2006；刘耀彬，2006；朱孔来等2011；曹裕等，2010），通过总结对比这类文献的研究结论发现，我国城镇化与经济增长的因果方向随着样本区间的选取而有所差异。

本文主要采用聚类分析与相关分析，以及线性模型与Logistic曲线模型等统计检验与估计方法，对中国31个省市、自治区城镇化发展进程中地区差异情况，以及各省区城镇化与经济增长的相互作用机理进行分析，通过分析来揭示我国城镇化成长的具体模式。

二、城镇化与经济增长的实证研究

（一）全国各省区截面数据的考察

1.聚类分析

这里我们采用城镇化水平指标和城镇化水平增量指标来比较1990年和2012年我国各省市、自治区的城镇化发展水平情况。2012年，在全国31个省区中，上海、北京和天津的城镇化水平位列前三甲，其城镇化水平分别为89.3%、86.2%、81.55%，远远超过了其他的其他省区。相比1990年，2012年上海、北京与天津的城镇人口比重分别上涨了21.94个百分点、12.72个百分点与25.51个百分点，从城镇化发展速度来看，上海、北京和天津平均每年增加的城镇人口比重并不大，符合城市化成熟阶段的趋势特征（见表1）。

表1 2012对比1990年城镇化水平增量和人均GDP倍数统计表

除此之外，从表1我们还可以发现，城镇化与经济增长虽然没有因果关系，但是两者有着密切的联系。一般地，城镇化发展比较好的地区，城镇化水平的增量和人均GDP两者之间比较均衡，城镇化水平增量较大的地区，其经济增长的幅度也较大。有个别省份出现了失衡的城镇化发展，这类问题，需要我们进一步去研究。

以上采用了比较简单的指标比较法，对我国各省区1990年到2012年的城镇化发展状况进行研究，发现不同的地区有着不同的城镇化发展和经济发展水平。为了进一步研究，我们首先以我国31个省区1990年和2012年的城镇化水平作为聚类变量，运用k-means cluster聚类方法。结果如表2所示。

表2 按1990年和2012年的城镇化水平聚类结果

表2显示，我们可以把中国的31个省区分为5类：第一类：北京、上海、天津，高城镇化率慢速发展的省市；第二类：江苏、浙江、福建、广东等东部沿海省份，高城镇化率快速发展的省市；第三类：内蒙古、吉林、辽宁、黑龙江，中上城镇化率慢速发展的省市；第四类：河北、山西、安徽、江西、湖北、湖南、广西、山东、河南等省份，中城镇化率快速发展的省市；第五类：贵州、云南、西藏，低城镇化率慢速发展的省市。

选择人均GDP作为反映经济水平变动的指标，同时把人均GDP和城镇人口比重作为聚类变量，再次对我国的31个省市进行聚类分析，结果见表3。从表3的输出结果可知，第二次聚类结果与第一次聚类的结果有所不同。

从表3我们可以看出，第一类是经济发展水平较高和城镇化水平较高的省市，这类省市的城镇化均已超过80%，已进入城镇化发展的成熟阶段，其人均GDP也很高，远远高于其他省市；第二类是有着较高经济发展水平和较高城镇化水平的省市，这类省市的城镇化与经济发展比较均衡；第三类是有着高经济发展水平和较高城镇化水平的省市，这类地区的城镇化化发展迅猛，第三类和第二类省市的差别在于，第三类省市的城镇化率增长的速度（2012年对于1990年）比第二类省市大；第四类是有着中等经济发展水平和中等城镇化水平的省市；第五类是有着低经济发展水平和低城市化水平的省市，第四类和第五类省市涵盖了我绝大部分省市，说明我国整体的城镇化水平和经济发展还处于中等水平，我国的城镇化仍然有极大的发展空间。

表3 按1990年和2012年城镇化水平和人均 GDP水平聚类结果

对比上面两种聚类分析结果，我们可以看出：（1）经济发展水平较高的地区有着较高的城镇化发展水平，经济发展水平较低的地区有着较低的城镇化发展水平；（2）城镇化的发展与经济的增长有着密切地关系，经济的增长会促进城镇化的发展，反过来城镇化又会作用于经济增长，拉动经济的快速增长。（3）城镇化高速发展的地区，其经济发展的增长速度也较快。

2.相关分析

为了进一步研究城镇化与经济增长的关系，以揭示城镇化的成长模式，我们利用我国31个省市、自治区1995、2000、2005、2010年城镇化人口比重和人均GDP的截面数据进行简单相关分析，结果如表4所示。

表4 中国31个省区的城镇化水平与人均GDP的简单相关系数

从表4我们可以发现，（1）我国各省区不同时期的城镇化水平与其人均GDP之间存在着较显著的正相关关系，这表明城镇化与经济增长之间存在密切的相互作用关系。一方面，经济发展促进了城镇化的发展，另一方面，城镇化可以反作用于经济，拉动经济的增长。（2）城镇化对经济增长有较强的滞后效应，期初城镇化水平较高的省市，其经济增长在后期发展比期初城市化水平较低的省市要快。（3）随着各省市城镇化水平的不断提高，其城镇化水平的差异将逐渐变小，而经济水平的差异将不断加大。如表5所示，城镇化水平的标准差的波动较少，呈变小的趋势，而人均GDP水平的标准差则不断增加。（4）相关系数反映的是线性关系，不能反映城镇化与经济增长之间存在的其他关系。各省市的城镇化与经济增长之间的相关系数逐渐变小，说明两者的线性关系减弱，这表明城镇规模的发展对经济发展的直接作用在减弱，其促进作用存在一定的局限性。

表5 不同年份城镇化水平与人均GDP的均值和标准差

（二）全国各省区时间序列数据的考察

1.全国城镇化与经济增长模型

为了研究我国从1990到2012年的城镇化与经济发展之间的相互作用关系，并寻求我国人口城镇化的发展变化模型，下面我们通过拟合的方式，对我国1990年至2012年人口城镇化水平与人均GDP的历史数据，同时运用线性模型和Logistic曲线模型进行估计和检验，根据输出结果可以发现，我国的人口城镇化的发展与经济发展之间的关系非常紧密，Logistic曲线能更好地拟合它们之间的关系，如图1所示。

我国的曲线模型为：

其中，μt表示t年城镇化水平，pgdpt表示人均GDP（以下同）。Logistic模型的拟合优度为0.968，大于线性模型的模拟优度。该模型的整体显著性检验的F值为669.731，在检验水平0.01上显著，各参数估计的t检验均显著。

图1 中国城镇化与人均GDP的Logistic曲线

（1）式的检验结果表明，城镇化的发展在很长一段时间里明显依赖于经济增长，但当经济增长达到某一较高水平后，城镇化将达到模型中的极限值。根据图1可以看出，从1990年到1995年，中国的城镇化率以较小的速度线性增长，从1996年开始，中国的城镇化率加速增长，呈曲线型。在2009年之前，中国城镇化发展的线性模型和Logistic曲线模型模拟的效果差别不是特别大，说明中国城镇化在2009年之前处于线性成长阶段，2009年后，比较多的点落在Logistic曲线附近，说明中国的城镇化正由线性成长向Logistic曲线型成长转变。根据 （1）式判断可知，中国城镇化率极限值为63.96%，目前为52.57%，距离极限值还有11.39%，表明我国的人口城镇化发展还处于中等水平，且还有较大的发展空间。

2.典型省市时间序列数据的考察

以上研究了我国整体的城镇化与经济增长的曲线模型，我国地域辽阔，各地区社会经济发展水平差异显著，通过比较上面的指标比较结果和两种聚类结果，我们选择几个典型的省市进行时间序列分析。

（1）上海的模型。上海期初（1990年）就属于人均GDP和城镇化水平都很高的类型，我们通过直线和曲线拟合方式寻找上海人口城镇化发展的模型。从数据输出结果可知，上海城镇化与人均GDP的线性模型的模拟优度为0.971，而Logistic曲线模型的模拟优度R2为0.974，模型整体的显著性检验F统计量值为820.447，在检验水平0.01上显著，各参数估计的t检验均显著。所以，上海的人口城镇化发展模型我们选用Logistic曲线型。如图2所示。

上海的曲线模型为：

图2 上海城镇化与人均GDP的Logistic曲线

结合图2可以看出，在1990至2003年的阶段，上海的城镇化与人均GDP呈比较明显线性关系，保持了持续快速的城镇化发展和经济增长。在2003年以后，上海的城镇化发展逐渐进入成熟发展阶段，由（2）式可以判断，上海的城镇化率的极限值为92.89。目前，上海的人口城镇化水平为89.3%，已比较接近这个极限值，这说明，上海城镇化发展的剩余提升空间很小。上海人口城镇化与经济发展之间的相互作用已不再简单地体现在城镇化规模层次方面，而将在城镇化人口结构和更深层次方面体现。

（2）广东的模型。利用广东的城镇化与人均GDP1990至2012年的历史数据，对线性模型和Logistic曲线模型进行估计检验（如图3）发现，Logistic曲线模型的拟合优度高于线性模型的拟合优度。

广东模型的函数形式为：

该模型的拟合优度为0.916，整体显著性检验的F统计量值为241.074，在检验水平0.01上显著，参数估计的t检验均显著。

图3 广东城镇化与人均GDP的Logistic曲线

1990年我国进行第四次人口普查，1990年以后，中国行政区划分制中设区的市有了较大的增长，因而到2000年第五次人口普查时，中国大部分地区城镇人口大量增加，广东省就是这样，这导致图3的广东城镇化发展水平在1999年和2000年之间有一个明显的缺口。目前，广东的城镇化率已接近极限值。

（3）辽宁的模型。利用辽宁的人口城镇化水平与人均GDP的1990-2012年的数据进行直线和曲线拟合可以发现，Logistic曲线模型的拟合优度高于线性模型的拟合优度，最后我们选用Logistic曲线模型来反映辽宁人口城镇化与经济发展的关系。如图4和公式（4）所示。

该模型的拟合优度为0.914，整体显著性检验F统计量值为222.335，在检验水平0.01上显著，参数估计的t检验均显著。

由于城镇人口统计口径在改变，辽宁的城镇化率也受到了影响，与广东一样，辽宁1999年和2000年的城镇化发展水平也有较明显的缺口。辽宁的城镇化水平比较高，其城镇化速度相当长时间里在全国城镇化进程中名列前茅。但辽宁的城镇化则主要由重工业带动，依靠其历史工业基础，在优先发展重工业的大前提下，城镇化由国家从自上到下通过城市的集中和扩展逐步推动，采取的手段和方式非市场化，为计划的手段和方式。从辽宁发展的Logistic曲线来看，辽宁的城镇化发展已处于加速发展的后期。

图4 辽宁城镇化与人均GDP的Logistic曲线

（4）湖北的模型。利用湖北的城镇化与人均GDP1990至2012年的历史数据，对线性模型和Logistic曲线模型进行估计检验（如图5）发现，Logistic曲线模型的拟合优度高于线性模型的拟合优度。

湖北模型的函数形式为：

该模型的拟合优度为0.898，整体显著性检验的F统计量值为195.359，在检验水平0.01上显著，参数估计的t检验均显著。

图5 湖北城镇化与人均GDP的Logistic曲线

湖北地处长江中游，是我国的农业大省。从城镇化水平的数据来看，湖北城镇化总体水平偏低，城镇化发展速度滞后。而且湖北的城镇化发展水平不仅远落后于发达地区，城镇化增长速度也低于中部其他省份。

（5）甘肃的模型。利用甘肃1990至2012年人口城镇化与人均 GDP的历史数据可以发现，线性模型的拟合优度高于Logistic曲线模型的拟合优度。1990至2012年期间甘肃人口城镇化处于线性成长阶段，而且处于城镇化水平较低的阶段，其线性模型为：

该模型的拟合优度为0.982，整体显著性检验的F统计量值为1231.196，在0.01的检验水平上检验显著，参数估计的t检验均显著。甘肃位于我国内陆干旱地区，在青藏高原、蒙古高原、黄土高原三大高原交接带上，其城镇化水平较低，远远低于全国的城镇化水平，城镇化进程比较缓慢，城市发展的数量、结构和质量与东中部省市相比还存在很大差距。

图6 甘肃城镇化与人均GDP的Logistic曲线

三、结 论

本文通过对我国各省区城镇化水平和人均GDP的截面数据和时间序列数据的考察、计量分析和比较，得到如下结论：

（1）发达地区的城镇化发展水平一般较高，落后地区的城镇化水平则相对较低；城镇化水平与其经济增长呈相互影响的关系，一个地区的城镇化水平既依赖于该地区的经济增长，又是促进该地区经济增长的重要推动力。

（2）城镇化进程对于经济增长的促进作用存在明显的滞后效应，一般来说，期初城镇化发展水平较高的国家，在后期其经济增长和发展的速度相对也较快。

（3）各地区的城镇化发展水平都在不断提高，最终会达到大致相同的高水平，但是经济发展水平的差距则会不断扩大（如文中表5所示，城镇化水平标准差减少，但人均GDP的标准差增大），这样就会大大减弱城镇化水平与经济发展水平之间的直接促进作用。

（4）我国各省区人口城镇化的成长模型并不一致，具有多样性。有些省市人口城镇化与经济增长遵循Logistic曲线关系，并且已经走过了人口城镇化的线性成长期和加速发展期，开始步入人口城镇化的稳定发展期。也有省市地区人口城镇化与其经济增长之间的关系呈线性关系，城镇化对经济增长的拉动作用为线性形式。另外，还有一些地区随着城镇化进程的推进，城镇化对经济增长的拉动作用也处于不断地变化当中，由人口城镇化水平与经济增长呈现线性关系，演变为Logistic曲线关系。

（5）高收入地区的人口城镇化水平与经济发展水平相协调，有的高收入省市甚至出现人口城镇化水平高于经济增长的水平，城镇化对该地区的经济增长形成有力的拉动作用。而甘肃等地区的城镇化滞后于经济增长水平，对经济增长的拉动作用较弱。

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