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摘要：通过探索性空间分析检验中国地级市新型城镇化各指数存在的空间自相关性，并利用空间误差模型及其稳健性分析对新型城镇化质量、效率与城乡协调指数的影响因素进行案例探讨。结果显示：新型城镇化的质量、效率与城乡协调指数均存在空间自相关性。产业结构对城镇化发展质量具有正向促进作用，而与城镇化效率、城乡协调指数的关系则恰好相反；基础设施建设和土地规模有助于提高城镇化的质量与效率，但却抑制城乡之间的协调发展。整体来看，工业化的发展、基础设施的完善以及土地的规模效应有助于新型城镇化的发展。 本文来自织梦

关键词：新型城镇化：城镇化指数：空间自相关

0 引言

截至2013年，中国城镇常住人口占总人口比重升至53.1％，达到世界平均发展水平（53.0％）。与此同时，随着城镇化水平的不断提高，城镇化发展速度与质量不匹配的问题也逐渐暴露出来，具体表现为生活方式、社会文化以及城乡协调等方面的滞后[1]。在此背景下，党的十七大提出我国要走新型城镇化道路，党的十八大则更具体地提出坚持走新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步的道路。随后，2012年中央经济工作会议首次提出“把生态文明理念和原则全面融入城镇化全过程，走集约、智能、绿色、低碳的新型城镇化道路”，确立了新型城镇化在推动经济发展中的重要作用。新型城镇化“新”在城镇化发展的质量与速度并重，但如何协调两者之间的关系，值得关注。 本文来自织梦

现有围绕城镇化问题的研究主要从3个方面展开：第一，城镇化与经济增长的关系。城镇化与经济增长关系的研究由来已久，许多学者印证了两者之间存在相关性。R.M.Northam、J.V.Henderson认为城镇化与经济发展呈正相关，而M.Fay等S.Poelhekke则认为20世纪80年代的拉美国家虽然受到贫富差距加大、政权更迭等不利因素的影响，但这些国家的城镇化速度仍然较快。此外，J.L.Gallup等认为城镇化是伴随经济增长的自然现象。第二，城镇化与产业结构的关系。一方面，城市化的发展促进了产业分工与重组，加速了产业集聚，进而推动产业升级。同时，其对现代服务业的快速发展与集聚起到了重要的促进作用。另一方面，受到全球化产业分工的影响，发展中国家以粗放型经济增长方式推动城市化，无法实现产业结构的优化。加之创新能力不强，产业升级受阻。第三，城镇化与能源消费的关系。有观点认为，城镇化的发展增加了能源的消耗，产生了更多的排放物。与此相反，有学者提出，城市化的发展提高了公共基础设施的使用效率，降低了能源的使用和排放。由此可见，现有关于城镇化问题的研究，不同学者的观点不尽相同甚至存在矛盾，而这也体现出城镇化问题的复杂性。

随着空间计量经济学的发展，空间因素对经济增长的影响受到了学者们的关注，忽略该因素则会导致严重的模型误设问题。同时，越来越多的学者开始认同，一个国家或地区经济的增长不仅取决于自身的初始条件，还依赖于其空间状况。然而，现有关于中国城镇化发展的空间分析少之又少，尤其是在地级市层面。蓝庆新等[2]。以省级面板数据为样本，利用空间误差模型和空间滞后模型分析了城镇化对产业结构升级的空间影响，认为城镇化对产业发展具有显着提升作用。卢丽文等[3]。利用省级面板数据考察了中国人口城镇化的影响因素，构建空间模型对相关理论假设进行验证。秦佳等[4]在地级市人口城镇化水平空间自相关性分析的基础上，利用空间误差模型研究了影响人口城镇化空间差异的因素。欧阳华生等[5]在省级层面上运用空间计量模型研究了区域经济发展、城镇化与住房保障财政供给之间的关系，认为城镇化进程的加快给住房保障带来了压力。由此可见，现有文献较少涉及对新型城镇化的质量、效率、协调三方面影响因素的考察。而通过对这三方面影响因素的横向比较，能够更全面地探析和理解影响新型城镇化不断推进和深化的因素。鉴于此，本研究基于探索性空间分析验证城镇化发展中存在的空间自相关性，运用空间误差模型及其稳健性分析，探究影响中国地级市城镇化质量、效率和城乡协调的因素。

1 空间计量模型设定

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1.1 空间相关性检验 内容来自dedecms

探索性空间分析（exploratory spatial data analysis，ESDA）能够反映城镇化发展过程中存在的全局、局部的空间自相关。目前，较常用于检验空间相关性的两个统计量是Moran’s I指数和Geary’s C指数，但考虑到相较于后者，前者不易受正态分布的影响。因此，利用Moran’s I指数检验全局空间自相关，具体定义如下：

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1.2 空间滞后模型

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基于L.Anselin的研究，构建空间误差模型（spatial error model，SEM）。在SEM中，空间相关性体现在扰动项中，即度量了周边地区误差冲击对本地区城镇化水平的影响程度。具体表达式为：

Y=Xβ+ξ；ξ=λWλ+ε。 内容来自dedecms

式中：y为被解释变量；X为解释变量；λ为空间误差系数；Wξ则是空间误差项。其中，空间权重是通过各地级市经纬度的弧距离（arc distance）计算而来，同时，使用经济地理权重进行稳健性分析。此外，ε为服从正态分布的随机误差项。

2 数据来源与变量说明 内容来自dedecms

2.1数据来源

空间样本为2013年中国内地287个地级及以上城市（不包含拉萨市）。其中，城镇化指数数据参照中国社会科学院发展与环境研究所发布的《中国城镇化质量综合评价报告》选取标准进行整理，并利用2013年地级市的相关指标进行更新，其他数据来源于国研网城市年度数据。选择地级市城镇化发展为研究对象，主要基于两点理由：首先，地级市数据拥有更大的样本量，可以提高模型估计结果的可靠性；其次，从较微观层面研究地区城镇化的发展，将城乡二元结构转换的影响纳入研究中，能够获得更多的信息[7]。

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2.2变量说明 本文来自织梦

主要变量描述性统计见表1。根据《中国城镇化质量综合评价报告》的研究，选取城镇化综合指数、城镇化质量指数、城镇化效率指数以及城乡协调指数为被解释变量。其中，城镇化综合指数=0.4x城镇化质量指数+0.3×城镇化效率指数+0.3×城乡协调指数。根据已有相关研究，主要选择以下变量为解释变量：（1）产业结构，主要包括第二产业增加值占比和第三产业增加值占比。产业结构可能影响城市劳动生产率的发展，而且会形成集聚效应，导致城市规模迥异[7]。（2）公共基础设施，主要包括人均城市道路面积和建成区绿化覆盖率。公共基础设施直接影响城市有效运行，从而推动城市化的发展[8]。此外，控制城市的土地面积，用建成区面积表征。

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3 计量结果

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3.1 探索性空间分析

利用Moran’s I检验各变量的空间自相关性（表2）。其中，被解释变量城镇化综合指数、城镇化质量指数、城镇化效率指数、城乡协调指数的Moran’s I值介于0.20～0.30，并均在1％的水平上通过显着性检验，即上述变量存在空间自相关性，而且，高值与高值相邻，低值与低值相邻，表现出局域俱乐部的特点。解释变量第三产业增加值占GDP比重、人均城市道路面积对数、建成区绿化覆盖率均通过了1％显着性水平检验，即存在空间自相关性，但是空间相关性较弱，而且第二产业增加值占比没有通过显着性检验。

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3.2 空间依赖性检验 织梦内容管理系统

Moran’s I的显着性证实了各被解释变量存在空间自相关，即需要考虑空间因素对估计结果的影响。拉格朗日乘数检验（Lagrange multiplier test）及其稳健性的检验结果（表3）显示：对于被解释变量为城镇化质量指数和城乡协调指数的模型中，空间误差模型（SEM）要优于空间滞后模型（SLM），在以城镇化综合指数和城镇化效率指数作为被解释变量的模型中，两者均通过了检验，即空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM）均适用。 本文来自织梦

3.3 计量结果分析

利用MATLAB 2014软件及相关程序包进行空间计量分析，为确保估计结果稳定，同时提供最小二乘估计（OLS）、地理权重的空间误差模型（SEM1）、经济地理权重的空间误差模型（SEM2）以及工具变量的空间误差模型（SEM3）（鉴于解释变量中可能存在内生性干扰，参照梁婧等[7]。的做法，利用解释变量滞后10期2004年的数据作为各自的工具变量进行回归，工具变量通过检验，满足与内生变量相关但与残差不相关的条件）的估计结果（表4）。模型设定同时考察了空间滞后模型（SLM）、空间杜宾模型（SDM）以及广义空间模型（GSM），综合考虑模型相关检验、变量显着性以及模型拟合度，最终选定SEM作为基准模型。限于篇幅，未报告其他估计结果。其中，方程拟合优度结果显示，考虑空间因素的模型要优于普通回归方程。而且，空间项（λ）均通过1％显着性水平检验，即空间依赖性主要源于误差冲击，并且呈现出区域俱乐部的特点。估计系数显示，城镇化效率受到该影响最大。这表明，在城镇化发展过程中，诸如技术革新和经济危机等外部冲击会对经济、社会以及生态效率带来显着影响，而且会进行空间扩散。

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首先，工业化的发展有助于城镇化综合水平和城镇化发展质量的提高，但对城镇化发展效率和城乡协调发展的作用则恰好相反。检验结果显示，SEM估计结果要比OLS估计结果偏小，这也再次表明忽略空间因素会造成估计偏误。与此同时，第二产业增加值占比与城镇化综合指数、城镇化质量指数正相关，并均通过了相关显着性水平检验，与城镇化效率指数负相关，并通过了1％水平的显着性检验。城镇化的发展离不开产业的支撑，特别是对于城镇化发展的质量而言。第二产业是国民经济的主导，是推动城镇化的主要动力[9]。一方面，工业化的发展和生产规模的不断扩大能够吸引和转移农村剩余劳动力，加速城镇人口规模的扩张，实现人的城镇化；另一方面，工业化的发展还能辐射带动其他产业的发展，最终实现经济的持续增长和城镇化水平的不断提高。值得注意的是，第二产业的发展会带来环境污染加剧和贫富差距扩大，而这两个方面直接反映为城镇化的效率和城乡协调问题。特别是随着经济进入新常态，提高经济发展质量、实现产业结构优化升级、转变过度依赖资源和环境的粗放型发展方式尤为迫切。 dedecms.com

其次，服务业的发展有助于提升城镇化发展质量，但对城乡协调发展和城镇化效率的提升具有抑制作用。检验结果表明，OLS与SEM在估计结果上存在明显差异，再次证实应当考虑空间依赖关系。第三产业增加值占比与城镇化质量指数正相关，并均通过1％水平的显着性检验，而与城镇化效率指数和城乡协调指数负相关，并分别通过1％，5％显着性水平检验，但对城镇化综合指数影响不大，并且未能通过显着性检验。这表明，第三产业的不断发展及其在国民经济中地位的上升能够显着促进城镇化质量的提高，但也会带来城乡差距扩大和城镇化效率降低等问题，并最终影响城镇化的整体发展。服务业的发展是城镇化发展的主要动力之一[10]。与工业相比，服务业具有物质性资源消耗低、就业弹性高的特点，对于强化城镇功能意义重大。与此同时，服务业的发展也带来了城乡收入差距扩大和城镇化效率降低的问题。可能的解释是，目前中国的服务业仍以劳动密集型行业为主，单位劳动生产效率低，而且还提高了中心城区对相关基础设施建设的需求，从而加大了城乡之间的差距。

第三，人均城市道路面积的增加有助于城镇化质量和效率的提升，并最终推动城镇化综合水平的上升。检验结果显示，人均城市道路面积与城镇化质量、效率指数正相关，并分别通过相关显着性检验，但对城乡协调指数影响不显着，整体上看，与城镇化综合指数正相关，并通过5％或l％显着性检验。这表明，城市道路的不断完善和人均城市道路面积的提高能够显着促进城镇化质量的提升，而且有助于提高城镇化的发展效率，并最终实现城镇化整体水平的提高。随着城市化的发展，资源和产品的流动与集聚不断加强，道路作为重要的基础设施，在推动城镇化发展方面意义重大。[11]。一方面，交通状况的改善可以减少通勤成本，从而提高劳动生产率；另一方面，交通的便利有助于农村剩余劳动力的转移，从而加快城镇化进程。

第四，建成区绿化覆盖率的提高有助于提高城镇化发展质量和发展效率，但会抑制城乡之间的协调性，并最终影响城镇化的整体发展水平。检验结果表明，建成区绿化覆盖率与城镇化质量指数、城镇化效率指数正相关，并通过相关显着性检验，但与城乡协调指数负相关，并通过1％显着水平检验，而与城镇化综合指数不具有显着性关系。建成区绿化覆盖率也是重要的基础设施建设，其作用在于改善生态环境，提高劳动生产率，从而实现城镇化质量和效率的提高。但是，值得注意的是，随着建成区绿化覆盖率的提高，城乡之间的差距问题逐渐凸显出来。主要反映在城乡在环境保护投入上的差距，这也客观上恶化了城乡之间的协调发展。 dedecms.com

第五，建成区面积的扩大有助于提高城镇发展质量，但对城乡协调发展会起到抑制作用，整体上看，对城镇化综合能力的提高具有重要的促进作用。检验结果显示，建成区面积与城镇化质量指数呈正相关，但与城乡协调指数的关系则恰好相反，总体来看，其与城镇化综合指数呈正相关，并均通过了l％显着性水平的检验。建成区面积是城镇化发展的重要载体，也是城镇化发展的应有之义。随着城镇化的发展，通过城市外延获得足够的建设用地，能够充分发挥规模效应，从而提高城镇化发展的质量。但也应注意到，单纯依靠中心城区的发展会扩大城乡之间的差距，造成城乡发展失衡。

4结论与政策建议 织梦好，好织梦

4 .1结论 织梦好，好织梦

第一，新型城镇化的发展、效率与城乡协调存在空间自相关，通过空间计量模型的建立能够对普通回归的估计结果进行修正。第二，城镇化的综合发展主要受到第二产业占比、人均城市道路面积以及建成区面积等因素的影响。其中，随着工业化的不断发展及其地位的提高，人均城市道路面积不断扩大，建成区面积不断增加，城镇化的综合水平会得到显着提高。第三，城镇化质量指数随着二、三产业占比提高、人均城市道路面积增加、绿化覆盖率提高以及建成区面积扩大而不断提升；第四，城镇化效率指数会随着二、三产业占比的降低、人均道路面积和绿化覆盖率的提高而逐渐提高；第五，城乡协调指数主要受到第三产业占比增加、城区绿化覆盖率提高以及建成区面积增加的影响而呈现下降的趋势。 copyright dedecms

4.2政策建议

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首先，注重区域协同发展，加强中心城市辐射带动作用。城镇化的发展呈现出“局域俱乐部集团”的特征，区域之间具有空间依赖关系。因此，破解城镇化难题应着眼于区域的协同发展，引导资源在区域间的合理流动，充分发挥中心城市的辐射带动作用，推动经济的协调发展。其次，坚持产业发展导向，稳步推进产业结构优化升级。城镇化的发展离不开产业的支撑，抛开产业来谈城镇化发展无疑是空谈。这就要求转变过度依赖资源消耗的经济发展模式，合理引导工业和服务业优化升级，在促进城镇化发展质量的同时提高城镇化的发展效率，提高城镇化的综合水平。再次，加强基础设施建设，夯实城镇化发展的硬件基础。交通和绿化等基础设施建设有助于提高劳动生产率和城市的运行效率，对于城镇化发展的质量和效率均具有十分重要的意义。因此，应加强和完善基础设施建设，避免出现“大城市病”给城镇化带来的不良影响。最后，充分发挥土地规模效应，注重城乡协调发展。土地规模的扩大是城镇化发展的应有之义，对于城镇的质量和效率具有十分重要的作用。这就需要充分发挥规模效应，提高劳动生产率，促进产业的发展。与此同时，在发展新型城镇化的过程中应当统筹城乡的发展，以城带乡，共谋发展大局，提高城镇化综合发展水平。

参考文献： dedecms.com

[1]魏后凯，王业强，苏红键，等.中国城镇化质量综合评价报告[J].经济研究参考，2013（31）：3-32. copyright dedecms

[2]蓝庆新，陈超凡.新型城镇化推动产业结构升级了吗?——基于中国省级面板数据的空间计量研究[J].财经研究，2013，39（12）：57-71. dedecms.com

[3]卢丽文，张毅，李永盛.中国人口城镇化影响因素研究——基于31个省域的空间面板数据[J].地域研究与开发，2014，33（3）：54-59.

[4]秦佳，李建民.中国人口城镇化的空间差异与影响因素[J].人121研究，2013，37（2）：25-40.

[5]欧阳华生，黄智聪.区域间经济发展、城镇化与住房保障财政供给——基于空间计量模型框架的实证研究[J].财贸经济，2014，35（6）：5-13.

[6]王红，黄少敏，关锋.中国经济增长与环境[C]//田蕾，王红，陈甬军.中国区域增长的空间外部性——中国留美经济学会2009国际研讨会论文集.上海：格致出版社，上海人民出版社，2011.

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[7]梁婧，张庆华，龚六堂.城市规模与劳动生产率：中国

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城市规模是否过小?——基于中国城市数据的研究[J].经济学（季刊），2015，14（3）：1053-1072. 本文来自织梦

[8]李国平.我国工业化与城镇化的协调关系分析与评估[J].地域研究与开发，2008，27（5）：6-11. 本文来自织梦

[9]张勇，蒲勇健，陈立泰.城镇化与服务业集聚——基于系统耦合互动的观点[J].中国工业经济，2013（6）：57-69.

[10]柳思维，徐志耀，唐红涛.公路基础设施对中部地区城镇化贡献的空间计量分析[J].经济地理，2011，31（2）.237-241.

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