新型城镇化与安徽经济增长的关系

程萌勋，张诗雨，李 会*

(1.安徽财经大学 管理科学与工程学院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030)

新型城镇化伴随着第一产业比重下降，第二、第三产业比重上升的发展趋势，其促进经济社会发展，是地区经济的重要组成部分。首先，高城镇化水平可间接性地说明地区的经济高水平和高增速。其次，随着现代化的发展，产业结构向高新科技等第三产业过渡，经济发展以高速为显著特征，高经济水平有利于加速城镇化发展进程。因此，对新型城镇化水平的研究能够很好地分析经济增长，从而带动经济的可持续、高速增长。

目前，已有研究成果从不同角度对新型城镇化与经济增长的关系进行研究。高天跃、秦邦媛[1]论证了新型城镇化对经济增长的突出贡献，并指出新型城镇化进程中存在的问题，为中国经济提供发展方向。但研究停留在理论层面，理论性太强，结论的正确性有待商榷；熊曦、张闻、魏敏等[2]对比新型城镇化和工业化对经济增长的拉动作用，并得出短期提升以工业化为重，长期提升以新型城镇化为重的结论，并结合新型城镇化的显著影响，给出提高经济发展水平的对策建议。该文论证了新型城镇化的突出贡献，但建议过于泛化，不能实质性地提高经济增长，针对性不强；毛雁冰、原云轲[3]研究了中国经济与城镇化进程，并进行传统城镇化与新型城镇化的实施对比，论述了新型城镇化对经济的促进方式，肯定了新型城镇化对经济增长的显著作用，就研究结论提出提高经济发展的措施。但构建的指标体系标不具有代表性，未展现中国经济特点，未反映全局的新型城镇化对经济增长的影响。总结而言，上述成果都是研究新型城镇化对经济增长的作用力，但主要存在3个方面的问题：研究过于理论化，结论有待考证；对策建议与数据分析结论分离，造成文章总体表达不严谨；指标体系的构建不能很好地衡量新型城镇化对经济增长的本质影响机理，未能挖掘强作用力的影响因子。针对上述研究存在的问题，本文以安徽省16市新型城镇化水平和经济增长的相关指标及2018年对应数据为研究基点，运用因子分析、多元线性回归等数据分析方法，引入研究主体“经济增长”，探究新型城镇化与经济增长的定量关系，有针对性地结合数据分析结论提出提高新型城镇化的建议，进而推动经济增长。

一、 指标体系的构建

(一)新型城镇化指标体系的构建

1. 指标体系构建原则

城镇化的主要产业倾向于第二、第三产业，收益对象是社会公众，是对地方生活水平的整体考量，对其进行测度时，应重点关注新型城镇化为社会公众带来的效应,遵循以下3大选指原则：全面性、精准性、地方特色性。指标选取的全面性是指在指标选取时，不漏掉任何一个与新型城镇化相关的指标，这体现了选指方向和角度，如人口、就业、城乡人民生活、农业、工业、服务业、卫生和社会服务等与城镇化相关的方面。指标选取的精准性是指在选取指标时，可事先分析哪些指标与城镇化有直接关联，如企业数这个指标可以影响就业率进而影响城镇化水平，是通过跳级思维来分析影响的相关性，属于次级影响指标，在实际计算中，如果不是特殊要求是不需要使用的，就业率就可完全代替。指标选取的地方特色性是指应根据地方的经济发展特点来筛选带有突出辨识度的指标，就全国而言，安徽经济是中上游水平，属于典型的“后起之秀”，近几年发展势头迅猛，第三产业有显著提升和突破。因此，关于高新技术的指标如国际互联网用户数应注重考虑。

2. 新型城镇化测度指标的初筛选

初级指标的筛选体现了指标体系构建的全面性和精准性。初级指标要求覆盖能够衡量新型城镇化的绝大部分指标。就精准性而言，选取指标应考虑总量与人均对新型城镇化的差异性影响。首先，总量是社会总生产，是关于总体水平的量化评估；其次，人均体现经济对社会公众的辐射程度，是关于总体水平的质化评估。两者分别从发展的“量和质”对新型城镇化进行研究，是必不可缺的。因此，本文从能够体现社会效益的城市概况(经济核算)、人口、教育、产业、卫生和社会服务等6大方面选取了16个新型城镇化的代表性指标，分别是地区生产总值指数、地方财政收入、人均地方财政收入、人均生产总值、人均存款余额、每千人公共图书馆藏书量、人口城镇化率、人口城镇化增长率、常住人口量、城市人口密度、城市居民最低生活保障人数、人均公园绿地面积、城市污水处理率、国际互联网用户数、地方文盲率、第三产业增加值比重。

3. 新型城镇化测度指标的再筛选

由于本文是基于数据的量化研究，这决定了所用指标必须是量化的，所以，必须剔除不可量化指标。而部分指标存在极强的替代性，在针对新型城镇化水平的综合评价中，总量并不能很好地衡量发展水平，人均在一定程度上比总量更具有问题研究的代表性和契合度，因此，可根据要求减少相应的总量指标。本文是建立在地方政府统计数据的实证研究，数据来源完全主导了研究方向和结果，所以，受数据源和搜寻手段的限制，数据大概率是不完整，应对空缺数据进行剔除或完善。基于以上4个指标的再筛选原则：量化性、强相关性、指标类型、数据源缺失的制约性，得到以下9个指标，分别是人口城镇化率(%)、人口城镇化增长率(%)、人均公园绿地面积(平方米)、每千人公共图书馆藏书量(册/件)、人均存款余额(元)、城市居民最低生活保障人数(个)、地方文盲率(%)、人均生产总值(元/人)、第三产业增加值比重(%)。总体而言，指标的再筛选集中体现了所用指标和数据的完整性、信息完备性、高契合性，为后续的量化研究提供了较清晰的数据集合。

4. 变量定义

本文第一阶段研究的主题是新型城镇化水平，其综合得分定义为F，综合评价体系有9个指标，分别进行变量定义：人口城镇化率(x1)、人口城镇化增长率(x2)、人均公园绿地面积(x3)、每千人公共图书馆藏书量(x4)、人均存款余额(x5)、城市居民最低生活保障人数(x6)、地方文盲率(x7)、人均生产总值(x8)、第三产业增加值比重(x9)。

(二)经济增长指标体系的构建

1.指标体系构建

经济水平是安徽综合发展的体现，其与社会发展各个要素都有着或大或小的相关性。因此，在研究经济增长的同时，要注意选取指标的影响度，尽量选择有较高影响性的指标，本文探究城镇化与经济增长的关系，而城镇化是多指标、多角度综合影响下的结果，在一定程度上对经济增长有较高的影响度；固定资产投资直接决定了经济发展，是经济增长的最主要影响因素；劳动力作为又一大影响因子，对经济增长也有突出贡献。从业人员多可表现地区劳动力充足，人才的大量使用可促进经济的显著增长。而经济增长作为增量指标，也要求其对应的自变量为增量成分，其增量具体表现为2018年与2017年的总值差额。

综上所述，将地区生产总值作为经济增长研究的代表性指标，选取新型城镇化水平(F)、从业人员增量(E)、固定资产投资增量(Fe)3大主要影响指标来构建经济增长影响指标体系。

2. 变量定义

本文第二阶段研究的主题是经济增长，因变量为地区生产总值，定义为Z。影响因素指标体系有3个指标，分别进行变量定义：新型城镇化水平(F)、从业人员增量(E)、固定资产投资增量(Fe)。

二、新型城镇化水平评价与经济增长测算

(一)基于因子分析法的新型城镇化水平评价

1.模型适用性检验

本文研究的指标是用于测度新型城镇化水平的评价指标，由于指标间关系的不确定性，可能存在各变量因相关性过高或过低，造成因子分析法不适用的问题。因此，为了验证因子分析对指标群的适用性，对指标群进行KMO检验，由结果可知：在1%的显著性水平下，P=0.000<0.01,KMO检验值是0.795>0.5，球形假设被拒绝，说明测度指标群适合作因子分析，且效果较好。

2.公共因子提取

表1 公因子提取标准

3. 实际模型的建立

由旋转成分矩阵可知：公因子F1由x1、x7组成。x1和x2是城镇化水平总量和增量的直接体现。x7反映教育水平，教育水平越高表明文盲率越低，城镇化水平越高，因此，可将公因子F1概括为城镇化进程与教育驱动；公因子F2由x4、x5、x6、x8组成。x4体现集体文化，x6反映社会保障，x5和x8体现社会平均生产价值，因此，可将公因子F2概括为社会生产力与福利保障；公因子F3由x9组成。x9体现城镇化发展导向,因此，可将F3概括为产业结构发展驱动；公因子F4由x3组成,x3反映城市卫生和环境状况，因此，可将公因子F4概括为生态发展驱动。具体的公因子旋转成分矩阵结果如表2所示。

表2 旋转成分矩阵

本文为了方便后续研究，将因子分析的综合得分定义为新型城镇化水平F，结合因子分析得到的4个公因子F1、F2、F3、F4，可建立F与F1、F2、F3、F4的关系函数，得到安徽省16个城市的新型城镇化水平。从表3可以看到，合肥市排名第一，黄山市其次，阜阳市得分最低。将单个公因子的贡献率除以选取公因子的加总贡献率得到的因子贡献权重记作各公因子对新型城镇化水平的贡献基数，具体的新型城镇化水平与各公因子的函数关系如下所示：

F=0.343 6F1+0.332 2F2+0.153 8F3+

0.160 4F4。

表3 各市城镇化水平展示

(二) 基于多元线性回归的安徽省经济增长

1.VIF筛选准则

为了让研究模型更有针对性和实用性，在建立多元线性回归模型之前，需要对指标的共线性进行检验，剔除多重共线性的影响。从VIF诊断结果可以看到：F、E、Fe的VIF<10，各指标均符合进入模型条件，不存在多重共线性的影响，具体VIF共线性检验结果如表4所示。

表4 VIF共线性检验

2. 实际模型的建立

分析模型的经济适用性：对拟合优度进行分析，R2=0.820，接近于1，说明拟合精度高；对F统计量进行分析，在α=0.01的显著性水平下，P值=0.000<0.01，拒绝“指标不适合多元线性回归模型”的原假设，说明指标联合对生产总值具有显著影响；对t统计量进行分析，在α=0.05的显著性水平下，3个变量的P值均小于0.05，说明各指标影响显著。

根据多元线性回归估计的标准化系数，建立最终的经济增长影响模型：新型城镇化水平F、从业人员增量E、固定资产投资增量Fe各增加一个单位，可分别带动地区生产总值Z增长0.627、-0.273、0.807个单位。经过标准化之后的系数，可分析各指标对经济增长的贡献程度，其中贡献最大的是固定资产投资增量，具体的地区生产总值与各变量的函数关系如下所示：

Z=0.627F-0.273E+0.807Fe。

三、 新型城镇化水平及经济增长结果分析

(一)基于因子分析的新型城镇化水平分析

通过因子分析对安徽省16市城镇化水平相关数据的综合研究，得到公因子主要表现在社会效益、文化、教育、社会保障4大方面，且城镇化进程与教育驱动的贡献率大。这说明衡量城镇化水平首要考虑社会产出效益、文化、公民教育，且重点在居民教育和城镇化进程的总量与速度。

城镇化进程与教育驱动作为第一公因子，主要体现在社会生产和社会文化方面。教育是社会对居民的内在能力表现。好的教育带来极高的社会生产力和人才资源，而城镇化总量和发展速度直接体现城镇化水平，是教育、文化、产业、生态等方面的综合作用，也间接表现这些方面的发展质量。

社会生产力与福利保障作为第二公因子。人均生产总值和人均余额体现地区生产力和消费能力；文化是居民对社会的外在素养表现，其与教育同等重要，是地区综合实力和竞争力的重要体现。居民作为文化的承载者，是社会文化的吸收者，外界知识供给是其吸收力度的先决条件，居民的文化素质高，会通过公民素质、环境保护程度、社会效益等多种方面来提高城镇化水平；社会保障是地区均衡发展的重要衡量指标，如果某个地区的发展严重不均衡，那么极高收入和极低收入群体会呈现严重不对称。城镇化水平低的地区，其社会保障人数相对较多，政府对该方面的过多投入造成对生产投入不足，滞后生产的严重后果。

产业结构发展驱动和生态发展驱动分别作为第三和第四公因子，主要体现在产业和绿色方面。首先，第三产业作为新型城镇化的重要标志，影响地区产业发展方向，也推动地方高新产业的发展。其次，环境指政府对社会的绿色建设投入，侧重于政府投入，这说明政府在推动城镇化建设中起着至关重要的作用。

综合以上对城镇化水平分析的结果可以得出，城镇化建设要依靠政府的物质投入和精神引导、居民自身文化素质的培养、社会投入与产出效益等关键因素的发展。因此，政府要重点强化这些方面的影响。

(二) 基于多元线性回归的经济增长结果分析

通过多元线性回归对安徽省经济增长相关指标和数据的研究，得到新型城镇化水平、从业人员增量、固定资产增量3大影响因子，各因子的作用大小为：固定资产投资增量>新型城镇化水平>从业人员增量。固定资产投资和新型城镇化水平与经济增长是正相关的，而从业人员增量表现出对经济增长的负指标，与地方人才供给与需求相关。受中国人口基数大、增速快、产业转型的影响，人才需求由密集型的手工劳动向集约型的技术劳动转移，其现状在安徽的表现更为显著，现阶段的安徽人才供给远超过产业人才需求，因而劳动力增长表现出对经济的负增长。这些因子主要集中在政府、社会、居民，说明政府应重点关注自身发展、民生、社会产出效益。结合通过因子分析的城镇化水平研究，表明城镇化对经济增长的影响即使不是显著突出的，但也是重要影响因素，其不仅对经济增长有重要影响，对固定资产投资比重、从业人员技能也有较大的影响。

四、相关性建议

本文通过对新型城镇化重要影响因素的探究，以及分析城镇化对经济增长必不可少的推动作用，得出教育、文化水平、社会产出高效化、社会保障等因素对城镇化建设的重要作用。其中政府对城镇化水平和经济的促进作用是最突出的，形成以政府为领导、企业为助推、公民积极参与是推动经济发展的有效方式之一。基于此，有针对性地从教育、文化、产业创新、社会保障等角度提出提高安徽省城镇化水平，从而推动经济发展的建议。

(一) 教育主推“实践育人”

教育是国家人才资源的唯一输送源。一方面，自“教育兴国”战略提出以来，各地对教育极为重视；另一方面，我国经济发展对经济的定向需求，要求在充分调动劳动力的前提下实现人才的定向供给。现阶段及未来的教育重点由单纯理论输送向培养具备理论与技术的综合型人才的方向进行变革。基于此，政府应加大对教育的投入，提高已有学习资源的利用率，增加新知识供给，在学校培养强理论性人才，在社会培养强实践性人才，同时注重理论与实践的有效结合，培养综合型人才，为地方经济发展提供持续的人才资源。

(二)创新产出引领“高地”

现阶段的经济是以创新为主导的新经济、依靠高新技术的新产业，对产业的改革注重创新与技术结合。因此，建立以政府为中心调控的、企业创新、高效生产的包围圈，可在一定程度上提高城镇化水平，带动经济增长。基于此，政府应积极引导产业改革，对地方产业转型给与一定的资金和物质资助，对中小企业持有不放弃、高福利的扶持政策。企业积极响应政府改革政策，实现政策的适用性对接，加快对生产的技术性改革，实现生产技术性、管理智能化、产出高效性。

(三)社会保障“合理”统筹

过度的社会保障会削弱企业和居民的能动性和创新性，过低保障会影响社会稳定。因此，政府对社会保障的合理投入至关重要，适度保障对树立政府威信和领导力、培养企业创新力和居民的能动性有积极作用。基于此，政府应经常性开展民间调查，在充分掌握居民生活现状的前提下，对社会公共设施、居民福利等给予一定的补助和保障，提高居民的生活满意度，进而提高城镇化水平。

结 语

经济发展因其具有较强的综合性、针对性及复杂性，是被重点关注的社会性复杂问题，也是众多学者重点研究的方向。近年来，城镇化从提出、适用、改革，进而被创新成新型城镇化，已被广泛认为是经济增长的必需政策手段，加快推进城镇化可以带动经济高速增长，提高城镇化水平的方式来带动经济是可行的，也是地区发展的必经之路。