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内容提要：本文通过构建城镇化包容性发展指标体系，测度出中国2003—2015年30个省级区域的城镇化包容性发展指数，经莫兰指数检验发现其具有显着的空间正相关性。进而采用空间计量模型，基于户籍制度改革背景，从生产性公共投资、社会性公共投资与环保性公共投资三个方面研究公共投资对城镇化包容性发展的影响。研究结果表明，生产性公共投资与社会性公共投资对城镇化包容性发展均存在显着的正向支持作用，且户籍制度改革变量与二者产生了正向的交互作用，说明随着对人口流动限制的放松，生产性公共投资与社会性公共投资对城镇化包容性发展的支持作用有所增强，但环保性公共投资未能表现出显着的支持作用。在未来城镇化进程中，应当优化调整中国公共投资的行业结构与区域结构，从而更好地提升城镇化包容性发展水平。

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关键词：城镇化包容性发展 公共投资 空间计量

一、问题提出 本文来自织梦

改革开放以来，中国经历了历史上最大规模农村人口向城市转移的城镇化进程。据统计，中国以常住人口为统计口径的城镇化率由1978年的17.9％提升至2016年的57.35％，年均提高约1.03％，即每年平均有约1000多万人口从乡村转移至城市。2016年年末，不考虑港澳台地区，中国城市数量达654个，比1978年增加465个。城镇化进程的持续推进使得中国从农业社会步入工业社会，显着改变了城市面貌与人们的生活方式。但是由于多年来走的是一条粗放型的城镇化道路，片面追求空间扩张、“半市民化”、城镇环境污染加剧等问题开始制约城镇化进程的健康发展。为此，中国提出了以包容性发展为核心理念的新型城镇化战略。包容性发展理念以尊重人、接纳人以及满足人的需求为出发点，关注重点由物向人、由速度向质量、由眼前向长远转变，为实现高质量的城镇化指明了方向。城镇化包容性发展强调全方位提高对“人”的包容性，以经济基础、服务普及和环境友好为主要内容来满足和保障城镇居民的基本生存与发展权利。作为城镇化建设的先行资本，中国公共投资的快速增长为城镇化的前半场积累了可观的物质资本。如今，城镇化包容性发展对公共设施和服务水平提出了更高要求。基于城镇化的巨大成本，中国以政府为主导的公共投资需要继续承担城镇化深入推进的重要保障，需要进一步优化供给结构、布局与政策状况，使之更加匹配和服务于城镇化包容性发展。然而，哪些指标能够反映城镇化包容性发展水平?在户籍制度改革背景下，不同类型的公共投资对城镇化包容性发展有怎样的支持作用? 织梦内容管理系统

二、文献综述 织梦内容管理系统

在学术界，从公共投资对城镇化进程影响的角度，不少学者进行了分析。蒂博特（Tiebout，1956）最早将地区公共产品的投入状况纳入到农村人口迁移的理论中，基于地方公共产品供给模型说明了城市公共产品的投入水平与组合状况是影响人们迁移与定居的主要因素。奥茨（Oates，1969）通过分析城市公共服务与房地产价值之间的关系阐述了“用脚投票”的机制，认为是由于公共服务质量好的地区吸引了人口的大量流入而导致住宅价格上升。后来随着计量方法的应用，很多学者从实证的角度予以验证，戴（Day，1992）通过分析加拿大不同地区间的人口流动趋势，发现各省的公共投资差异对人们居住地的选择具有显着影响。巴约等（Bayoh et al.，2006）以美国俄亥俄州的城市为研究样本，发现公共教育服务质量对于人们居住地的选择发挥着有力的影响，公共教育服务质量每提升1％，人口迁入的概率将平均增加3.7％。达尔伯格等（Dahlberg et al，2012）利用瑞典微观数据，通过混合Logit模型考察了地方公共服务对人口流入的影响，发现儿童保育、义务教育、老年护理方面的高额公共支出有效吸引了外来移民。希尔皮等（Shilpi et al，2014）通过分析2010年尼泊尔的人口流动截面数据，也发现基础设施投资和社会福利支出在人口流动中发挥着重要作用。达-席尔瓦（da Silva，2017）基于巴西各地区的面板数据分析发现，当人口的汇聚不能给人们的福利带来积极变化时，在很大程度上是由于城市公共产品提供不足所造成的，认为公共投资是其他部门的潜在杠杆，与市民福利存在密切关系，建议政府在城市化进程中合理设计与实施公共投资政策。

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在国内，辜胜阻等（2007）认为中国在城镇化进程中对农民工存在取而不予、用而不养的问题，认为持续有力的城镇教育、医疗、社会保障等公共投入是保障农民工自愿迁徙与顺利落户的重要因素[1]。赵晶晶和李清彬（2010）研究了中国1986—2008年29个省级区域的城市化进程与交通基础设施投资间的互动关系，结果发现二者之间存在稳定的长期促进关系[2]。孙久文等（2012）认为公共投资政策作为国家宏观调控的重要方式，应与城市发展规划紧密结合，兼顾经济、社会与生态三方面的和谐发展，并在实行过程中分重点、有针对性地实行差异化策略[3]。张丽琴和陈烈（2013）采用主成分回归分析方法，发现基础设施投资在城镇化中的负载系数为0.992，表明基础设施投资对城镇化发展发挥着重要作用[4]。王小威（2015）采用时间序列数据，结合向量自回归模型分析公共投资与农村人口转移的动态协整关系，研究结果显示公共投资对人口转移的长期效应优于短期效应，其中生产性公共投资的边际贡献率递减，非生产性公共投资的边际贡献率递增，非生产性公共投资对人口集聚的贡献率高于生产性公共投资与私人投资[5]。 dedecms.com

综上所述，国内外学者对城镇化进程中的公共投资因素进行了较多研究，这为本文提供了研究基础，但随着中国城镇化形势的变化，在某些方面可以做进一步拓展，比如：国内外关于公共投资对传统城镇化影响的研究较多，但在新型城镇化框架下系统研究公共投资作用的文献不多，尤其以包容性发展为视角的文献不成系统。此外，现有文献研究发现，中国各地区以常住人口比率所衡量的城镇化水平具有空间相关性，而以综合指标评价的城镇化包容性发展水平是否也具有空间相关性?若存在，在考虑空间相关性的情况下，不同类型的公共投资在户籍制度改革的时代背景中对城镇化包容性发展水平的支持有怎样的作用?为此，本文拟先构建城镇化包容性发展评价指标体系，然后构建模型研究公共投资对城镇化包容性发展的支持作用。 织梦内容管理系统

三、城镇化包容性发展评价指标体系的构建与测度

城镇化包容性发展是一项系统工程，首先需要构建出科学的综合评价指标体系，其次利用统计方法对中国各省级区域的城镇化包容性发展水平进行测度，从而为后文的实证研究提供数据基础。

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（一）城镇化包容性发展评价指标体系的构建 织梦好，好织梦

1.评价指标的筛选

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首先，按照导向性、代表性、可比性原则，通过文献分析法初步筛选出相关指标。这些指标来源于两方面：一是国务院发布的《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》中列出的评价新型城镇化综合水平的主要指标，以及住房和城乡建设部于2016年发布的《中国人居环境奖评价指标体系》；二是2010年以来研究城镇化包容性发展以及相关新型城镇化综合评价的核心期刊论文与博士论文。 copyright dedecms

其次，因为从文献初步筛选来的指标数量较繁、认可度尚需进一步检验，为此采用德尔菲法，将相关问卷以及背景材料发放给30位业内专家，以相互隔离的方式开展了三轮调查。专家分别来自研究机构（9名副研究员与博士后）、政府部门（9名在城市规划部门工作10年以上的公务人员）与高校（12名教授）。第一轮调查发放了30份问卷，回收29份；第二轮、第三轮分别发放29份，回收29份。每轮调查结束后，根据问卷结果的意见集中程度与分歧程度进行指标筛选，最终筛选出由3项准则、18项指标构成的城镇化包容性发展评价指标体系，见表1所示。

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2.构造两两比较判断矩阵计算权重系数并进行一致性检验

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首先，依据上述建立的城镇化包容性发展评价指标体系，采用1～9标度表，让29位专家对两两指标间的相对重要性给出评判意见，然后依据众数原则构造出各层判断矩阵，其中Y1、Y2、Y3分别表示经济基础（A）、服务普及（B）、环境治理准则层（C）中各指标间的判断矩阵。 本文来自织梦

其次，根据两两比较判断矩阵Y、Y1、Y2、Y3，利用方根法，可获得各矩阵的最大特征根λmax与对应的特征向量σ，并将特征向量σ作归一化处理，即可计算得到各层指标的权重系数W。

最后，进行一致性检验。根据公式CI=（λmax-n）/（n-1）计算出一致性指标CI，然后由萨蒂（Saaty，1980）提供的平均随机一致性指标获得RI值，再由公式CR=CI/RI可计算得到各判断矩阵的一致性比例CR。当CR小于0.1，说明通过一致性检验。具体结果可见表2—表5。 内容来自dedecms

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（二）中国各省级区域城镇化包容性发展水平的综合测度

1.数据来源与预处理 本文来自织梦

各指标数据均来源于2004—2016年中国统计年鉴、各省级区域统计年鉴、中国环境统计年鉴、中国城市统计年鉴。为将各个指标的实际值转化为具有可比性的指标评价值，需对数据进行预处理。

首先，对逆向做正向化处理。正向化处理方式如式（1）所示，设综合评价中有n个单位，m个指标，xij表示第i个单位的第j个指标原始值，xij表示经过逆向化处理后的第i个单位的第j个指标值。 dedecms.com

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其中，Wj为评价指标j的权重系数，Xij为评价指标j经过预处理后的数据。通过上述方法，最终可获得2003—2015年30个省级区域的城镇化包容性发展指数。为了对比区域间城镇化包容性发展水平，进一步得到了2003—2015年全国、东部地区、中部地区与西部地区的城镇化包容性发展指数，如图1所示。 内容来自dedecms

（三）中国各省级区域城镇化包容性发展水平的空间相关性检验

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1.建立空间权重矩阵 内容来自dedecms

这里使用地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵。其中地理距离权重矩阵采用两个地区间距离的倒数来确定，这里选取各省会城市间最短铁路距离的倒数来表示[1]，如式（4）所示。由于地区间经济发展水平的差异也是影响城镇化要素流动的重要因素，因此建立经济距离权重矩阵，如式（5）所示。其中，W表示权重矩阵，wij为其i行j列元素，dij为省会城市间的最短铁路距离，分别为样本期内i、j地区人均GDP的平均值。 dedecms.com

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2.采用莫兰指数进行空间相关性检验 copyright dedecms

分别基于上述两种空间权重矩阵，采用全局莫兰指数对各省城镇化包容性发展指数的空间相关性予以检验，如式（6）所示，其中xi表示地区观测值，n为地区总数，W表示标准化后的权重矩阵，wij为其i行j列元素。Moran’s I值介于-1至1之间，当取值大于0时，表明具有空间正相关性；反之则具有空间负相关性；当取值等于0时，则说明经济变量不具有空间相关性。

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据此可计算得出2003—2015年城镇化包容性发展水平的全局英兰指数，如表6所示。可见，2003—2015年，两种权重矩阵的Moran’s I均大于0，且数值在整体上呈现逐渐增大的趋势，P值始终在5％的水平上显着，说明中国各省级区域的城镇化包容性发展水平具有明显的空间正相关性，形成了强烈的空间依赖格局。

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四、公共投资的支持作用分析 copyright dedecms

（一）公共投资支持城镇化包容性发展的模型构建 内容来自dedecms

由于中国各省级区域城镇化包容性发展水平具有明显的空间正相关性，如果直接采用普通最小二乘法（OLS）回归分析，则得不到有效估计。因此，这里分别构建常用的空间滞后面板模型（SAR）、空间误差面板模型（SEM）与空间杜宾面板模型（SDM），然后运用拉格朗日乘数（LM）检验、瓦尔德（Wald）检验来选择最优模型。 copyright dedecms

1.空间滞后面板模型

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如果城镇化包容性发展受邻近地区观察值及观察到的一组局域特征支配，则采用空间滞后面板模型，如式（7）所示。 内容来自dedecms

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其中，yit表示被解释变量，xit表示一系列解释变量，ρ为空间滞后系数，wij表示N×N维经标准化处理的空间权重矩阵W的i行j列元素，β是待估计系数，α是常数项，i和t分别表示第i地区的第t年，λt和μi分别表示时间效应和空间效应，εit为独立同分布的残差项。 本文来自织梦

2.空间误差面板模型

如果空间依赖性通过误差项来体现，则采用空间误差面板模型，如式（8）所示。 本文来自织梦

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其中，ψit是空间自相关的残差项，v表示残差项的空间自回归系数，其余符号解释同式（7）。

3.空间杜宾面板模型

由于空间滞后与空间误差这两种效应有可能同时发生，因此可进一步将空间误差面板模型与空间滞后面板模型相结合，建立能够代表更为一般形式的空间计量模型，即空间杜宾面板模型，如式（9）所示。 copyright dedecms

其中，6表示待估计系数，其余符号解释同式（7）。

（二）变量说明与统计特征 本文来自织梦

依据上述研究设计，选取以下具体衡量指标作为被解释变量与解释变量。

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（1）城镇化包容性发展水平（yit）。采用城镇化包容性发展指数来表示，将其作为被解释变量。 dedecms.com

（2）城镇公共投资水平。采用人均城镇公共投资存量来衡量各地区的城镇公共投资水平。首先，借鉴万道琴和杨飞虎（2011）[6]的做法，结合国家统计局对分行业固定资产投资的统计口径，将公共投资分为生产性公共投资（ppi）、社会性公共投资（spi）与环保性公共投资（epi），其中生产性公共投资分为水、电、燃气的生产与供应设施、交通运输、邮政和仓储设施等方面的投资；社会性公共投资包括教育、卫生和社会福利等方面的投资；环保性公共投资指绿化、污水处理、垃圾处理、大气污染治理等方面的投资。其次，运用永续盘存法来测算各地2003—2015年的城镇公共投资存量。计算公式如式（10）所示：

kit=kit-1（1-δit）+Iit/pit（10） 内容来自dedecms

其中，kit表示i地区第t年的城镇公共投资存量，δit是资本折旧率，Iit表示i地区第t年的城镇公共投资流量，pit为固定资产价格指数。现有文献在测算物质资本存量时选择的资本折旧率不尽相同，例如王小鲁和樊纲（2000）对全社会固定资产投资存量估算时采用的资本折旧率为5％[7]，张军等（2004）依照几何效率递减模式，采用的资本折旧率为9.6％[8]。金戈（2012）对基础设施资本存量测算时，沿用张军等（2004）的方法计算出中国基础设施的资本折旧率为9.2％[9]。由于本文研究的公共投资范围与金戈（2012）类似，故采用9.2％作为折旧率加以计算。另外，关于基年公共基础设施资本存量的确定，多数学者通常将基年的资本形成额或者固定资产投资额除以10％来计算基年资本存量，由于目前中国没有分行业的资本形成额数据，故采用分行业的全社会固定资产投资额作为分子，从而得到基年公共投资存量。这里选取2003年作为估算基年，然后计算得出2003—2015年中国各地区城镇公共投资存量，并做人均化处理，最终得到相应数据。 copyright dedecms

（3）户籍制度改革（hjit）。借鉴杨晓军（2017）的做法[10]，采用统一的居民户口登记管理制度实施来衡量，虽然中国于2015年才开始全面取消农业户口与非农业户口，实施居位证制度的户籍制度改革，以缩小城镇户口与农业户口居民的福利差异，但在此之前已有一些地区实施了相关试点改革，例如江苏省多数城市于2003年左右就普遍开始实施了。期间，中国一些地区也开始逐步施行“三投靠”的户籍改革，即夫妻互相投靠、父母投靠子女和子女投靠父母，使得己在本地生活和落户的外来人口可将其家人通过投靠的方式实现落户，因此设定各地区在实行相应户籍制度试点改革的第二年起，该变量取值为1，否则取值为0。 本文来自织梦

（4）市场化程度（marketit）。参考靳巧花和严太华（2017）[11]的指标，本文使用非国有经济固定资产投资占全社会固定资产投资的比重来衡量。

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（5）产业结构水平（csit）。借鉴李逢春（2012）[12]的方法，本文将各产业的劳动生产率按某种方式综合，表示产业结构升级系数，如式（11）所示。 copyright dedecms

其中，Li为三次产业增加值除以相应的从业人数，Ri是三次产业增加值分别占当年GDP的比重。为了消减三次产业自身之间所存在的生产效率差异，对各产业劳动生产率（Li）取根号，该指标将三次产业的劳动生产率以及各自增加值在当年国内生产总值中所占的份额综合在一起，能较好体现产业结构升级水平。

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（6）人口死亡率（dieit）。该指标一定程度上体现了一个地区的医疗水平及居民健康水平的高低，通常是影响人们迁徙决策的因素之一，可将其作为控制变量。这里将某一城镇地区每年的死亡人数与该时期城镇常住人口的比率作为该变量的衡量依据。

另外，为研究公共投资与户籍制度改革的交互作用，在模型中还引入了它们的交叉项。同样，选取2003—2015年30个省级区域数据作为研究样本，除户籍制度改革的数据来源于各地发布的公文，其余数据来源于《中国固定资产统计年鉴》《中国城市统计年鉴》。各变量的基本统计特征如表7所示。

（三）空间计量与结果分析

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虽然面板数据的优势在于可一定程度上减轻多重共线性问题，但在模型中引入交互项往往容易产生多重共线性。因此，为尽可能避免该问题，先对模型中ppi、spi、epi进行中心化处理后再进行交互，然后进行方差膨胀因子（VIF）检验，最大的VIF值为8.65，小于10，表明模型不存在严重的多重共线性问题。

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1.空间计量模型检验

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在处理面板数据模型设定的有效性问题时，通常需采用Hausman检验来判断固定效应模型与随机效应模型的有效性。Hausman检验统计量为41.67，在1％的显着性水平拒绝了自变量与空间效应无关的原假设，因此选择固定效应模型来估计更为适用。为了选择恰当的空间计量面板模型，有必要先对非空间面板模型进行回归，以便根据非空间面板模型的拉格朗日乘数检验（LM）来判断选择合适的空间面板模型。由于在计算LM检验或者稳健的LM检验统计量时会因非空间面板模型所包含的不同固定效应而获得不同的结果，因此为获得稳健的空间面板模型，分别对空间固定效应、时间固定效应以及双固定效应的非空间面板模型进行回归。相关结果如表8所示。

由表8可知，不同类型固定效应的LM检验统计量大多通过了显着性检验，进一步说明中国各省份城镇化包容性发展水平具有空间依赖性。其中，LM空间滞后检验统计量在空间固定效应模型、时间固定效应模型中显着，在双固定效应模型中不显着；稳健的LM空间滞后检验统计量仅在空间固定效应模型中显着，在其他两个模型中均不显着；而LM空间误差检验统计量与稳健的LM空间误差检验统计量均在空间固定效应模型、时间固定效应模型以及双固定效应模型中显着。因此综合来看，可以选择空间误差模型进行分析。但由于空间误差模型与空间杜宾模型存在嵌套关系，使得这里存在更适合构建空间杜宾模型的可能性，因此需进一步采用Wald检验。Wald检验存在两个原假设，一是空间杜宾模型可以转化为空间滞后模型，二是空间杜宾模型可以转化为空间误差模型。相关检验结果如表9所示。 dedecms.com

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表9显示，Wald空间滞后检验统计量为9.19，未通过显着性检验，接受空间杜宾模型可以转化为空间滞后模型的原假设；Wald空间误差检验统计量为10.45，未通过显着性检验，也表明接受空间杜宾模型可以转化为空间误差模型的原假设。结合之前的LM检验结果，可知这里更适合选择空间误差模型。

2.模型回归分析 本文来自织梦

这里以经济距离权重矩阵为基础构建空间误差模型，然后根据模型拟合优度的高低，从时间固定效应、空间固定效应与双固定效应的空间误差模型中，选择了调整后拟合优度最高的时间固定效应的空间误差模型进行分析，运用最大似然法估计的结果如表10所示。

从估计结果来看，空间相关系数λ显着为正，表明省域城镇化包容性发展存在空间溢出效应，这与Moran’s I值所反映的结论一致。其中，生产性公共投资对城镇化包容性发展产生了正向作用，影响系数为0.081，在1％的水平上显着；社会性公共投资的影响系数为0.142，也在1％的水平上显着；但是环保性公共投资对城镇化包容性发展的影响并不显着，这可能与长期以来中国环保性公共投资力度不足，以及相关环境治理任务的艰巨性有关。从制度变量的情况来看，市场化程度对城镇化包容性发展产生了较大的正向促进作用，其影响系数为0.335，且在1％的水平上显着，说明了市场要素的自由流动在城镇化包容性发展中所起的重要作用；户籍制度改革对城镇化包容性发展也产生了一定的正向支持，但仅在10％的水平上显着，从侧面反映中国消除户籍壁垒的力度有待进一步提高。从公共投资与户籍制度改革的交互项来看，其系数呈现出显着的正向作用，说明生产性公共投资与社会性公共投资对城镇化包容性发展的正向支持中，户籍制度改革起到了补充加强的作用。

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（四）模型的稳健性检验 内容来自dedecms

为检验空间误差模型回归结果的稳健性，这里使用地理距离权重矩阵对模型参数重新进行估计。由表11可以看出，相较经济距离权重矩阵所构建的空间误差模型而言，该模型的参数值与显着性略有差别，但总体上是一致的，说明模型具有一定的稳健性。 copyright dedecms

五、结论与政策建议 dedecms.com

针对国内外关于公共投资支持城镇化的研究往往重视采用单一指标来衡量城镇化进程的问题，本文首先构建了城镇化包容性发展评价指标体系，得出30个省级区域2003—2015年的城镇化包容性发展指数，进而分别采用地理距离权重矩阵与经济距离权重矩阵均发现其具有显着的空间相关性。结果表明：一方面中国城镇化包容性发展水平逐年提高，但是东部地区与中部、西部地区的城镇化包容性发展水平的差距逐渐扩大。另一方面，中国各地城镇化包容性发展水平具有显着的空间正相关性，并且这种相关性在近十余年呈现逐渐增强的趋势。其次，尝试构建空间面板计量模型，并运用LM检验与Wald检验选择使用空间误差模型。基于经济距离权重矩阵，采用极大似然法进行回归时，通过引入户籍制度改革变量，利用2003—2015年的面板数据考察了生产性公共投资、社会性公共投资与环保性公共投资对城镇化包容性发展水平的影响。结果表明：城镇化包容性发展水平的空间相关性是客观存在的，生产性公共投资与社会性公共投资对城镇化包容性发展均存在显着的正向支持作用，且户籍制度改革变量与二者产生了正向的交互作用，说明随着户籍制度对人口流动限制的放松，生产性公共投资与社会性公共投资对城镇化包容性发展的支持作用增强，其中相较生产性公共投资而言，社会性公共投资的支持作用表现得更强，但环保性公共投资未能对城镇化包容性发展表现出显着的支持作用，这很可能与长期以来中国环保性公共投资力度不足，事后治理多于事前预防，尚未形成稳定的投入机制有关。

为探究如何在户籍制度改革背景中，更好地实现公共投资对城镇化包容性发展水平的整体提升，本文提出如下政策建议：

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（1）建立科学的政绩导向，引导生产性公共投资适度增长。由于生产性公共投资具有在短期内拉动经济增长的作用，因此在以GDP为首要考核指标的政绩导向中，地方政府官员在预算软约束的情况下往往青睐于增加生产性公共投资，由此容易造成重复建设，也使得城镇软环境建设投入相对滞后与不足。为此，建议在经济新常态下建立符合城镇化包容性发展要求的政绩考核体系，在政绩考核中重视将城镇硬环境建设与软环境建设相结合、将未来利益与当前利益相结合，改变“先生产后生活”的传统城镇化思维，引导地方政府职能由增长型逐渐向服务型转变。

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（2）积极提高社会性公共投资比重，为二元户籍制度的深化改革创造条件。中国城镇社会性公共产品相对短缺与农村转移人口数量众多之间的矛盾是城镇公共服务难以覆盖全体居民的重要原因，为此需持续提高社会性公共投资力度，缓解供需矛盾，为深化二元户籍制度的改革创造条件。从国际经验来看，大多数国家的社会性公共产品的支出主要由中央政府、省级政府承担。目前中国社会性公共产品主要由地方政府承担，多数城市往往只考虑接收农村户籍流动人口落户在短期内所带来的较大成本，而忽视了其在长远将给城市带来的巨大收益。为此建议改变社会性公共投资的筹资结构，提高中央政府、省级政府在社会性公共投资项目中的支出比例，并通过人、地、钱挂钩的形式来消除地方政府接收入口落户的成本顾虑，激励地方政府提升户籍人口数量，从而促进社会性公共产品的供给由差别化向普及化转变，实现覆盖面的有效提升。

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（3）重视环保性公共投资，形成稳定的投入机制。由于环保性公共投资的正外部性，以及环境污染防治问题的复杂性，私人资本通常不愿意涉足其中。目前中国多数环保性基础设施项目只能依靠政府财政支出予以维持，但是政府财政支出项目较多，难以短期见成效的环保性支出往往容易受到挤压。为保持环保性公共投资的稳定投入，建议借鉴发达国家的环境税征收制度，向污染型企业开征环境税，以筹措专门的环境保护与治理费用，并对资金进行专项管理，确保资金使用去向的合理性与有效性。

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（4）优化公共投资的区域结构，提高区域协调战略的精准性。自中国实施西部大开发、中部地区崛起等区域协调战略以来，有效弥补了中、西部地区在城镇化进程中公共投资资金的不足，但是中西部地区的城镇化包容性发展水平与东部地区的差距依然明显。为此建议进一步优化公共投资的区域结构，并提高区域协调战略的精准性。具体而言，一方面，继续坚持区域协调战略，促进落后地区的公共资本投入水平向全国平均水平收敛；另一方面，建议在坚持实施区域协调战略的基础上进一步出台区域内部的省际差异化调控措施，或者组建区域城镇化发展基金，在同等优先的原则下对落后省份的投资援助，以更好地促进各省域间城镇化包容性水平的协调发展。 本文来自织梦

参考文献： 织梦内容管理系统

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[1]样本省会城市间的铁路距离来自于全国铁路主要站点间里程表。

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