中国城市化发展决定因素的地区差异

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摘要 城市化的发展与地方经济发展水平和劳动力迁移密切相关，中国城市化进程中的一个显著特征是区域差异非常明显，其根源是在国内经济发展水平不同的各地区，影响城市化发展的诸因素之发育程度及所起作用不同。本文运用平行数据（panel）模型，对影响中国各省、直辖市和自治区城市化发展的诸因素进行了实证分析。主要结论为：①各地区之间，特别是沿海与内地之间，城市化进程的差异非常显著。②在中部地区，第二产业的发展对当地城市化水平的提高起推动作用；而在沿海地区，则由第三产业扮演着更为重要的角色。③对外开放政策对推动中国的城市化发展起了显著作用，在沿海省份表现尤为突出。由此可以推断，中、西部开放力度的加大将推动当地城市化的发展。④农村非农产业的发展在城市化进程中发挥着双重作用：在沿海和西部地区，农村非农产业对城市化起补充作用；而在中部地区，则起替代作用。

关键词 城市化；地区差异；产业结构；对外开放

中图分类号 F291.1

文献标识码 A

文章编号 1002-2104(2007)01-0066-06

从目前掌握的文献看，国内学者虽然对城市化影响因素有较多的论述，但在分析方法上，大多数研究仅停留在描述性和定性分析上，缺乏以计量经济学为工具的实证分析。此外，虽然许多学者都注意到了中国城市化的地区差异，但对影响城市化发展的诸因素在不同区域和不同时期所起作用差异的研究却相对较少。本文将使用计量经济学工具，结合统计数据，分析改革开放以来中国城市化的决定因素，以及这些因素所起作用在不同区域之间的差异。

1 城市化水平的区域差异

根据2000年人口普查资料，中国的城市化率为36.9%，与1990年相比，上升了13.7个百分点。我们可以按普查数据显示的城市化水平高低把中国大陆的31个省、直辖市和自治区依次排为四组。①北京、上海、天津三个直辖市，其城市化水平在70%以上，为全国最高。②东北三省和地处东南沿海的广东、浙江、福建、江苏，这些省份的城市化水平在40%～60%之间，可以列为第二层次。东北是中国著名的重工业中心，其城市化水平主要与当地重工业的发展和良好的基础设施条件有关；东南诸省城市化的主要动力，则是直接受益于改革开放，特别是由于这里是对外开放的首善之区。③处于第三等级的是中、西部地区的一些省、市，城市化率在30%～40%之间。湖北、山东、山西、陕西、重庆五省、市，城市化的动力主要来自于较为发达的工业；青海、新疆、宁夏，则是因为本身人口基数小，从而城市化率略高。④其余省份的城市化率均低于30％，这些省份或者是人口稠密的农业大省，如四川、河南、湖南等；或者是一些欠发达的西部省区。

城市化不是一个简单地人口再分布的过程，其起因和结果都与区域社会经济发展状况密切相关[1]。表1列出了中国三大经济地带（东部沿海、中部和西部）的城市化率和一些相关社会经济指标。从中可见，在2000年，东部城市化水平高于中西部，中部城市化水平又高于西部，三大地带呈明显梯度。其中，东部与中部的差距较大，有17.8个百分点；中部与西部的差距有8.4个百分点。

表1还列出了三大地带若干经济指标间的差异：人均国内生产总值，对外开放度（以进出口贸易总值占地区国内生产总值的百分比来衡量），以及农村非农业劳动力比重。从中可见，三大地带在经济指标方面的差异与在城市化水平上的差异表现出高度的一致性。所有指标都呈现出东部高于中部、中部高于西部的明显梯度。在差距大小上，所有指标都是东部遥遥领先于中部，而中部与西部之间的差距相对较小。

因此，我们可以说城市化是经济发展的伴生物，城市化的区域差异实际上反映的是各地经济发展水平的差异，或者说是影响城市化发展的诸因素的作用的差异。不同地区影响城市化发展的因素各有其异，同样的因素在不同地区、不同时期所产生的效果也是不尽相同，这些差异决定了城市化的地域特征和发展模式。理解中国城市化地区差异的关键之处就在于分析研究这些影响因素在各地区的效果差异。以下我们将利用计量经济学的方法，对影响中国城市化水平的因素及其区域差异进行实证分析。

2 分析方法和数据

本文所使用的数据是二维的，即1984-2001年中国各省的社会、经济指标。在传统线性计量经济学分析中，同一个模型所使用的要么是时间序列数据，要么是横截面数据，二者只能选其一。但我们所占有的数据从时间上看只有1984-2001年的18个年份，从横截面上看只有29个省份（海南和重庆分别被纳入广东和四川）在区域划分问题上，考虑到海南设省，重庆设市的历史较晚，故将它闪分别并入广东省和四川省进行分析。因为本文比较的对象是东、中、西三大地带，所以这种不改变省、市地带归属的并入对分析结果完全没有影响。，无论是哪一种都会因样本量太小而不能满足传统分析方法的需要。而近年来发展起来的“平行数据（panel）模型”能同时利用时间序列数据和截面数据，并有效控制由于观察值的个体特征（无论是否能观察到）而造成的样本内部非均匀性（heterogeneity）问题，因此本文采用平行数据模型。

平行数据模型的一般形式为：

其中：下标i表示省份；下标t表示年份。与经典计量经济学模型不同的是，平行数据模型回归方程中的随机项由两部分构成：一是省份的个体影响μi；一是传统的随机项εi,t。在平行数据分析中，要进行两个检验。

首先，要进行Breusch-Pagan的检验（Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test）以判断是否有必要使用panel方法，也就是要检验是否可以忽略个体（即省份）的特殊影响（即μi的方差是否为零）。如果可以忽略个体影响，就可以假设方程在不同的横截面的样本数据点上具有同样的截距，在这种情况下直接使用传统的最小二乘法分析即可；反之，如果个体影响不能忽略，则方程在不同横截面的数据上具有不同的截距，此时必须选择平行数据模型。[KG)]

一旦采用了平行数据模型，就必须进行第二个检验――Hausman检验[2]，以此判断个体影响是固定影响（fixed effect）还是随机影响（random effect）。因为中国各省、市和自治区的经济发展水平差异较大，各经济指标具有不同的起点（即不同的截距），所以在利用平行数据模型分析中国各省各年的数据时通常不能忽略个体影响。当然，最后到底采用何种模型还是取决于计量经济学的检验结果。

本文的目的在于解释城市化水平，但是，《中国统计年鉴》只提供了各年全国的城市化率，而没有提供分省份的城市化率。此外，20世纪80年代以后普遍兴起的“地改市”、“县改市”、“县改区”和“乡改镇”，一方面使中国城市人口统计口径比较混乱，另一方面导致了以按行政建制统计的城市化水平的大幅度上升[3]（Chung和Lam，2004）。而且，由于各省、市、自治区的控制标准也不尽相同，城市化率在纵向时间上和横向地区上的可比性都比较差。所以，本文以公安部门统计的非农业人口比重来替代城市人口比重，数据来源于《中国人口统计年鉴》。虽然这种替代在城乡壁垒松动、人口流动频繁的情况下，容易低估实际的城市化水平，但其优点在于：①非农业人口与城市人口高度相关，在计量经济分析中前者能在很大程度上替代后者，特别是在进行区域比较时，各地非农业人口的比重能够大致反映区域间城市化水平的差异；②非农业人口的机械增长，即所谓的“农转非”一直受到国家的严格控制，因此可比性比较好。因此，有不少学者采用这种方式来研究中国城市化的发展[4]。

在模型中引入的解释变量有：

（1）人均国内生产总值的对数。我们用该变量来衡量地区经济发展水平。

（2）第二产业国内生产总值的比重和第三产业国内生产总值的比重。随着农业的发展，农业剩余劳动力趋于流向二、三产业。而二、三产业为追求聚集经济效应集中于一定的地理区位，就会促使经济要素和活动集中，导致人口围绕产业而集聚，甚至能吸引那些与最初活动无关的人口和经济活动的进一步聚集，从而形成新的城市或发展已有的城市。因此从根本上讲，人口转移的规模取决于二、三产业的吸纳能力[5]。

（3）对外开放度。该变量为进、出口贸易总额占地区国内生产总值百分比。对外开放促进了出口导向产业的发展，为企业打入国际市场铺平了道路。这有利于各地区发挥比较优势，提高经济活力，增加对劳动力的需求，推动农村劳动力向城市的流动[6]。

（4）铁路密度与公路密度。这两个变量反映地区交通条件。良好的基础设施一方面可以能降低迁移成本并提高产品的竞争力；另一方面，还可以促进信息交流，刺激劳动力流动。

（5）农村非农业劳动力比重。农村非农产业的发展对城市化有双重作用。一方面，农村非农产业可以吸收大量的农村剩余劳动力，实现农业劳动力在农村内部的转移，减缓农村人口向城市的流动。另一方面，它也可以推动小城镇建设，打破农村经济自给自足的封闭状况，加速乡村向城市人口的迁移。

以上变量所采用数据来源于历年的《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》和《中国对外经济贸易统计年鉴》，时间跨度为1984-2001年的18个年份。该组panel数据共有29×18=522个观察值。由于年鉴所载的数据都是年末数，被解释变量和解释变量的数据在同一时点上，为了避免内生性问题，我们将解释变量滞后一年，即用前一年的人均国内生产总值、第二、三产业的比重、对外开放度、铁路密度、公路密度和农村非农业劳动力的比重来解释次年的城市化水平。

3 回归结果讨论

一些研究成果把中国的经济改革历程划分为两个阶段：1978-1992年和1992年迄今。1992年，中国正式提出了由计划经济向市场经济转轨的改革目标，由此引发了新一轮的经济增长，为乡城人口迁移和城市化创造了越来越宽松的环境和条件。因此，1992年被视为是中国经济改革的一个转折点。基于对这种背景的考虑，本文的计量经济学分析分6个步骤完成。首先，我们利用全国29个省、直辖市和自治区1985-2001年的数据估计一个方程（回归1），观察各解释变量所代表的因素对全国城市化水平的总体影响；然后，我们分别利用全国1985-1992年以及1993-2001年的数据各估计一个方程（回归2和回归3），分析各解释变量所代表的因素在市场化改革的不同阶段对城市化水平的影响；最后，分别利用三大地带1985-2001年的数据各估计一个方程（回归4、回归5和回归6），研究并比较各解释变量所代表的因素在发达程度不同的各区域对城市化水平的影响。回归结果在表2列出。

分析结果表明，代表地区经济发展水平的人均国内生产总值，总体而言对城市化水平发挥着显著的正向作用。换言之，城市化水平的高低取决于当地经济发展水平。从三大地带分别来看，仅在中、西部地区，人均国内生产总值才对城市化的发展起显著的正向作用，而在东部地区则不明显。之所以出现这种情况，可能是因经济发展的不同阶段对城市化水平的影响不同而造成的。从图1中可见，城市化水平和人均国内生产总值的关系经平滑后表现为上升的凹曲线。在人均国内生产总值较低时（低于10,000人民币），地区经济发展水平的提高对城市化水平提升的边际作用非常显著。但随着人均国内生产总值的增加，曲线的上升趋势逐渐放慢，并最终完全变成一条水平线。这意味着在达到一个临界值后，人均国内生产总值的增加就很难再对城市化水平有所贡献。在本文数据中，有9个省和直辖市的人均国内生产总值在2001年已超过10 000人民币。它们是上海、北京、天津、浙江、广东、江苏、福建、山东和辽宁，全部位于东部沿海。

第二产业国内生产总值的比重在总体上对城市化发展起正向作用。制造业的发展能够促进生产要素的快速积聚，许多城市工业部门可以吸收大量的农村劳动力，直接而显著地提高城市化水平。但我们可注意到，该变量的作用在1993-2001年这个时期不显著。这可能是因为当制造业达到一定水平，其发展可能会更偏重于质量和结构的提升，对农村劳动力的吸纳作用相应下降。另外，在西部地区，第二产业的作用也不显著，这可能是因为该地区的第二产业本身并不发达，所以不能对当地城市化起足够的推动作用。

第三产业的发展对城市化水平的提高在总体上也起正向作用，但在中部地区表现得不是很明显。在工业化早期阶段，大多数农业剩余劳动力被第二产业所吸收。由于在该阶段第三产业发育不足，其吸收劳动力的能力和促进经济发展的作用都相应较弱，无疑对城市化的推动作用也就相当有限。但当工业化发展到一定程度，一些相关产业，如交通、通信、金融、房地产等行业就会迅速繁荣，并对城市化发展起拉动作用。此外，消费的多样化和城市生活质量的提高，也都推动着服务业的发展。作为收入弹性较大的劳动密集型产业，第三产业涵盖的行业和部门比较多，为农村向城市的流动人口提供了大量就业机会，所以可能在工业化中期以后逐渐成为推动城市化的主要动力。目前沿海省份正处于这样一个阶段。因此，从大趋势上看，第三产业越来越成为吸纳农业剩余劳动力的主体。考虑到西部省区工业水平的落后状况，第三产业的发展对当地城市化所起的作用就显得尤为重要了。

对外开放度始终对城市化都有正向影响，在整个1984-2001年间一直都显著地推动着全国的城市化发展。但从三大地带分别来看，这种正向影响只在中部和东部地区显著，而在西部地区不明显。东部沿海是中国对外开放的发源地，从国家的政策优惠和投资倾斜中受益较多，因此该地区以出口为导向的乡镇企业和“三资”企业很早就得以迅速发展。外向型经济的发展不仅有效推动了农村劳动力向城市和农村非农产业转移，还吸引了数以千万计的外来劳动力，不仅扩大了已有城市的规模，还催生了大量的新兴城市。近年来，中部地区对外开放力度的加大也极大地推动了当地的城市化发展。由表2可见在中部地区对外开放度对城市化也起正向作用。相对而言，西部虽然也宣布实行对外开放，但由于基础较差、起步较晚等原因，已经很难积蓄力量与东部地区开展有效的竞争，其外向型经济虽然也获得了一定的发展，但还不足以对城市化产生明显的影响。

代表基础设施水平的铁路密度，在各个时期对三大类地区的城市化都起很强的正向作用。这就是说，铁路运输能力是影响城市化发展的一个重要因素。然而，公路密度却对城市化几乎不起作用，甚至在中部地区还具有负向作用。两者产生差别的原因一方面可能在于运输能力的巨大差距，另一方面也和三大地带的特征有关。在东部，由于公路、铁路和内河航道一直都比较发达，基础很好，所以其城市化水平的提高并不一定要依赖于公路交通条件的进一步改善。而在中南地区的一些省份，如湖南、湖北，当地公路密度的迅速提升并没有直接推动城市化水平的提高。西部地区，则由于公路建设的高成本、低速度和低效率，也由于城市辐射能力弱和本身吸引力差，公路交通对城市化发展贡献不大。简言之，在控制了其它变量的前提下，公路建设总体上并不对当地城市化产生显著影响。

从全国范围看，农村非农产业仅在1984-1992年这个时期内对城市化起显著正向作用。分地带来看，农村非农产业在东部和西部地区对城市化起正向作用，在中部地区则起负向作用。这种现象说明以乡镇企业为主体的农村非农产业对地区城市化的发展起着双重作用。在东部沿海省份，乡镇企业的发展在很大程度上是由大城市的辐射作用所推动的。乡镇企业和大城市的企业之间存在着以转包合同与劳动力转移为基本形式的重要商业联系，在乡村地区出现了一种快速的“农村工业化”，从而使农村大量的劳动力脱离农业生产，进入非农产业部门。这些地区的乡镇企业并不围绕农业服务，而一开始就同城市工业非常相似，既生产城市工业的同类产品，也生产因短期内营利甚微而被城市工业不屑一顾的产品。因此，东部地区的乡镇企业既是城市工业的补充，又是其竞争对手。在中部地区，农村非农产业对乡城之间的关系依赖程度较低，主要由家庭经营和微型企业所主导，其产品主要销往本地市场。劳动密集型的乡镇企业，吸收了大量农村剩余劳动力。因此，中部地区的农村非农产业的发展在很大程度上对城市化起着替代作用。在西部地区，较低的生活水平抑制了农民克服迁移成本的能力，从而限制了农村劳动力的流动。农村非农产业的发展在一定程度上提高了农民的收入，强化了乡村劳动力的流动愿望和克服迁移障碍的能力，从而推动了劳动力乡―城迁移，特别是促进了当地小城镇的发展。

以上分析表明，中国的城市化进程中存在着显著的区域差异。这些差异的背后是区域间经济发展水平的差别。由于各地处于市场经济改革阶段和经济发展层次不同，各种因素，如第二、三产业的发展、对外开放度、交通条件、农村非农产业的发展等，对城市化作用也各不相同。

4 结 论

中国各地区之间，在地理和自然资源条件，以及社会经济发展的初始水平等方面，都存在着较大的差异，从而导致了中国城市化进程上的区域差异。特别是改革开放以来，对沿海地区的倾斜优惠政策使得地区间差距有所扩大。城市化发展的不平衡已引起有关决策部门越来越强烈的关注。

本文利用各省、区、直辖市城市化水平和其他经济指标的数据，对国内不同地带城市化发展的影响因素进行了实证分析。我们的研究结果表明：①中国城市化进程中存在着明显的区域差异，特别是在沿海与内地之间的差异尤为显著。②在不同地区，第二、三产业对城市化水平分别有不同影响。在中部地区，第二产业的发展对当地城市化起推动作用；而在沿海地区，第三产业扮演着更为重要的角色。③对外开放政策极大地推动了中国的城市化水平的提高，其作用在沿海地区尤为明显。因此，加强中部和西部地区的开放力度将有效地促进城市化的发展。④农村非农产业的发展对城市化起着双重作用。在沿海和西部地区，农村非农产业对城市化起补充作用；而在中部地区，则起替代作用。

本文研究成果的政策含义如下：首先，中国城市化水平的区域差异是由经济发展水平差异的客观现实所决定的。我们的分析表明，东、中、西部地区在城市化发展水平上的不一致，其根本原因在于三大地带当前所处市场经济改革的阶段不同，影响城市化发展的各因素所发挥的作用也不一样。作为一个人口众多、区域发展不平衡和市场经济不成熟的发展中大国，中国不应该人为地在全国设定一个单一的城市化模式，而应该充分利用市场的力量，因地制宜地推进符合经济规律的城市化。其次，沿海地区的发展道路可视为中国经济改革的一个缩影。它的发展经验表明，一个地区如果政策措施得当，合理调配使用内外资源，就可能推动城市化的快速发展。为加速提高中、西部的城市化水平，缩小沿海与内地间差距，内陆地区应制定适宜的发展政策措施，特别应该认真吸收沿海地区重视运用经济激励手段、下放决策自、吸引外资的成功经验。

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Regional Differences in China's Urbanization and

its Determinants

WANG Duan-yong ZHU Nong

(Economics & Management School of Wuhan University, Wuhan Hubei 430072,China)

Abstract Although many studies have observed the difference in urbanization among regions in China, few studies, however, have deeply and completely examined the determinants of regional differences and the variation of the effect of these determinants across different regions all over China. Using provincial panel data, this paper analyzes the impact of regional disparities on urbanization in China. Our emphasis is put on factors that determine provincial urbanization level and the effect of these factors in different regions as well. The econometric results show that this study may refer to some policies regarding urbanization. First, regional disparities of urbanization in China are indeed determined by

the level of economic development. As a developing country characterized by regional imbalances coupled with an imperfect market economy and a large population, a single model of urbanization cannot fit all of the country's regions. Any urbanization model compatible with a market-oriented economy, local conditions and economic rules has to be adopted and encouraged. Second, to accelerate urbanization of the central and western provinces and reduce the gap between the coastal and inland areas, equitable policies should be applied to inland areas. In particular, the similar fiscal incentives and administrative autonomy, and the policies regarding FDI enjoyed by the coastal region should be extended to the inland regions.

Key words urbanization; regional disparities; sectoral structure; opening-up

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