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内容提要：本文采用空间杜宾模型针对2005—2015年中国31个省级区域的面板数据，就城镇化发展及其他影响因素对经济增长的影响程度进行测算，并将其对经济增长的影响效应进行分解。研究结果表明，城镇化率每提高1个百分点，能够促进本地区经济增长0.25％，但对相邻地区经济增长的空间溢出效应为负，带来相邻地区经济减少0.49％。“十三五”时期及中长期亟须区域协同推进新型城镇化建设，发挥新型城镇化在新常态下拉动经济增长的重要作用。 织梦好，好织梦

关键词：城镇化发展 空间杜宾模型 经济增长 空间溢出效应 dedecms.com

一、问题提出

城镇化发展如何影响经济增长，以及影响程度有多大?国外学者针对多个国家或者单个国家开展了大量研究。兰帕德（Lampard，1955）认为城镇化发展与经济增长之间存在显着的正相关关系，且经济增长与城镇化发展保持较高的一致性。贝里（Berry，1975）通过对95个国家的截面数据进行分析，对兰帕德（Lampard，1955）的观点进行了验证。从城镇化发展对经济增长的传导机制来看，拉尼斯和费（Ranis&Fei，1961）指出城镇化发展能够为现代工业和服务业的发展提供资本积累。托达罗（Todaro，1969）认为随着城镇化的推进，农村人口在城市就业能够提高居民收入水平，进而促进消费。卢卡斯（Lucas，2004）认为城镇化发展可以带动人口从农村向城市集聚，从而进行人力资本积累。阿卜杜勒-拉赫曼等（Abdel-Rahman et al.，2006）使用35个发展中国家的横截面和时间序列数据探讨了城镇化对经济增长的影响，发现城镇化与经济增长之间存在负相关关系，但进一步的横截面数据分析表明所有工业化国家的城镇化水平较高。科洛马克（Kolomak，2012）运用2000—2008年俄罗斯的地区面板数据测算了城镇化发展对经济增长的影响程度，得出城镇化率增加1个百分点，将带动区域生产力提高8％。克雷等（Krey et al.，2012）认为城镇化发展是实现经济增长的重要动力。

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随着城镇化发展对中国经济增长的影响日益提升，国内近年来定量分析的文献不断涌现。王国刚（2010）提出城镇化发展的主要内容是解决“住、行、学”的问题，这是实现全面小康的主要内容，也是保障中国经济长期可持续发展的主要动力[1]。朱孔来等（2011）认为城镇化发展与经济增长之间存在长期稳定的关系，中国城镇化率每提高1个百分点，可以维持7.1％的经济增长[2]。金荣学和解洪涛（2010）发现各省城镇化发展与经济增长之间的关系不太明确，但初始水平居于中下的省域，其城镇化发展与经济增长之间存在强相关关系，城市化增速与乡镇企业就业水平及财政用于支援农村和农业支出水平相关，中国工业化道路与城市化相伴而生[3]。王稳琴等（2011）发现中国城镇化发展与经济增长之间存在二次多项式关系，随着城镇化率的提升，城市经济增长呈先升后降趋势，在不同的城市化阶段，城市需求结构和经济增长模式不同[4]。蔺雪芹等（2013）发现城镇化主要通过资本和劳动力要素的集聚推动经济增长，城镇化本身作为经济发展的直接动力源特征并不明显[5]。王婷（2013）发现人口及空间城镇化主要通过投资传导促进经济增长，没有形成对消费的推动[6]。项本武和张鸿武（2013）发现，从长期看，城市化对经济增长具有显着的拉动作用，表现为城市化和经济增长之间存在稳定的长期协整关系，且城市化率每提高1个百分点，可带动经济平均增长2.33％[7]。陈耀和周洪霞（2014）基于2000—2012年中国31个省级区域的面板数据，实证分析了城镇化发展与经济增长之间的关系，得出两者之间呈显着正相关关系，城镇化主要通过增加非农就业和外商直接投资等途径促进经济增长的结论[8]。梁雯和陈广强（2016）研究发现，新型城镇化的不断深化能够促进物流业的发展[9]。赵颖文和吕火明（2016）测评了新型城镇化与农业现代化的耦合协调度，结果显示，中国“两化”协同度正处于稳步提升的态势[10]。唐保庆和宣烨（2016）得出城镇化从服务业规模、产业比重和劳动生产率三个方面促进了服务业经济增长的结论[11]。

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上述研究大多认为城镇化发展对经济增长有着直接或者间接的促进作用，但均未考虑城镇化发展与经济增长在不同区域之间的空间相关性。城镇化发展既是资本、劳动力等要素向城镇空间集聚的过程，也是各种生产要素从城镇向农村空间扩散的过程，不考虑空间效应进行城镇化发展对经济增长的影响研究将给实证结果带来一定程度的偏误。本文运用空间计量经济模型，定量测算城镇化发展及其他因素对经济增长的影响，并将其对经济增长的影响效应进行分解，科学探寻城镇化发展对经济增长的空间效应机制，对新常态下如何将新型城镇化建设打造成经济增长新动能具有重要的指导意义。 织梦好，好织梦

二、模型构建

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城镇化发展对经济增长的影响主要通过投资、消费、产业结构调整等载体进行传导。从需求侧来看，“三驾马车”（投资、消费、进出口）中的投资、消费将发挥重要作用，城镇化主要通过投资和消费来传导并促进经济增长。随着新型城镇化的快速推进，必然带来配套基础设施建设的巨大投资需求。城镇化也是扩大内需的最大潜力所在，在城镇化的发展过程中，往往会伴随着居民收入的提高和消费水平的提升，农民工消费观念和消费习惯的逐步改变，都将直接扩大消费需求。从供给侧来看，“三大发动机”（制度变革、结构优化和要素升级）中的结构优化将发挥主要作用。当前中国城镇化正处于快速发展阶段，产业结构也随之不断优化升级，特别是产城融合发展的基础设施大量投入和公共服务配套设施不断完善，为工业和服务业的发展带来了要素集聚效应，通过产业结构优化升级拉动经济增长。因此，在研究城镇化发展对经济增长的影响时，必须考虑投资、消费、产业结构等主要传导载体，在控制投资、消费、产业结构等其他主要影响因素的基础下，测算城镇化发展对经济增长的影响程度（见图1）。 dedecms.com

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城镇化发展对经济增长的影响模型为：

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式（1）中各变量定义如下： 织梦内容管理系统

PGDP——人均地区生产总值，用分地区的人均GDP来衡量经济增长，单位为元/人。人均地区生产总值可以有效避免不同地区因GDP总额和人口规模差异带来的数值差异较大问题，同时为保证不同地区之间的数据可比性，采用人均地区生产总值指数将历年人均GDP数据统一调整为2005年价。 织梦内容管理系统

UR——城镇化发展水平，用常住人口城镇化率表示，单位为％。目前衡量和评价一个地区城镇化发展水平的指标主要是城镇化率，城镇化率通常有常住人口城镇化率和户籍人口城镇化率，常住人口城镇化率更能反映城镇数量的增加和城镇规模的扩大，更能体现人口一定时期内向城镇聚集的过程和程度。 copyright dedecms

INV——投资，用人均全社会固定资产投资表示，单位为元/人。人均全社会固定资产投资可以有效避免不同地区因投资规模和人口规模差异带来的数值差异较大问题，同时为保证不同地区之间的数据可比性，采用固定资产投资价格指数将历年人均全社会固定资产投资数据统一调整为2005年价。 内容来自dedecms

CONS——消费，用人均社会消费品零售总额表示，单位为元/人。人均社会消费品零售总额可以有效避免不同地区因消费规模和人口规模差异带来的数值差异较大问题，同时为保证不同地区之间的数据可比性，采用居民消费价格指数将历年人均社会消费品零售总额数据统一调整为2005年价。 本文来自织梦

PSI——第二产业比重，用第二产业在地区生产总值构成中的占比表示，单位为％。

PTI——第三产业比重，用第三产业在地区生产总值构成中的占比表示，单位为％。

本文研究的样本为2005—2015年中国31个省、市、自治区，数据来源于《中国统计年鉴2015》。由于西藏的固定资产投资价格指数缺失，采用西部地区其他9个省市（陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州）的固定资产投资价格指数均值代替。

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三、实证分析 织梦好，好织梦

（一）空间效应检验

在构建城镇化发展对经济增长影响的空间计量模型之前，须通过系列空间拉格朗日检验来验证在普通面板数据模型中引入空间效应的合理性。本文采用安瑟伦（Anselin，2001）提出的空间滞后依赖性的拉格朗日检验LM-LAG、空间误差依赖性的拉格朗日检验LM-ERR和埃洛斯特（Elhorst，2003、2005、2010）提出的空间滞后稳健性的拉格朗日检验R-LM-LAG、空间误差稳健性的拉格朗日检验R-LM-ERR，根据拉格朗日检验统计量的显着性来判断是否选择空间计量经济模型。若统计量LM-LAG、LM-ERR、R-LM-LAG、R-LM-ERR均不显着，则不宜选择空间计量经济模型，若统计量LM-LAG、LM-ERR、R-LM-LAG、R-LM-ERR部分显着，则应选择空间计量经济模型来捕捉城镇化发展对经济增长影响的空间相关性，同时结合空间和时间固定效应联合显着性检验似然比（LR）来进一步分析是否存在空间和时间固定效应。从表1的未考虑空间因素的2005—2015年城镇化发展对经济增长影响面板数据模型估计结果可以看出，在5％的显着性水平下，混合OLS模型中的LM-LAG、R-LM-LAG、R-LM-ERR统计量显着，空间固定效应模型中的LM-LAG、LM-ERR统计量显着，时间固定效应模型中的LM-LAG、LM-ERR、R-LM-ERR统计量显着，时空双固定效应模型中的LM-LAG、LM-ERR、R-LM-LAG统计量显着，因此在研究城镇化发展对经济增长的影响中引入空间效应更为合理。空间和时间固定效应联合显着性检验似然比（LR）显示，城镇化发展对经济增长存在时空固定效应影响，进一步表明采用空间计量经济模型能够更好地捕捉城镇化发展对经济增长的影响。 织梦内容管理系统

（二）实证检验 内容来自dedecms

为了全面客观体现城镇化发展对经济增长的空间效应，首先建立空间滞后和空间误差相结合的空间杜宾模型，然后根据空间滞后依赖性的Wald检验Wald-LAG、空间误差依赖性的Wald检验Wald-ERR、空间滞后依赖性的似然比检验LR-LAG、空间误差依赖性的似然比检验LR-ERR等统计量的显着性来判断空间杜宾模型是否可以简化为空间滞后或空间误差模型。若Wald-LAG和LR-LAG显着，Wald-ERR和LR-ERR不显着，则可以简化为空间滞后面板数据模型；若Wald-ERR和LR-ERR显着，Wald-LAG和LR-LAG不显着，则可以简化为空间误差面板数据模型；若Wald-ERR、LR-ERR、Wald-LAG、LR-LAG均显着，则选择空间滞后和空间误差相结合的空间杜宾模型。城镇化发展及其他因素对经济增长影响的空间杜宾模型为： 织梦内容管理系统

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其中，lnPGDPit为区域i在t年份的人均GDP；lnURit、lnINVit、lnCONSit、lnPSIit、lnPTIit为区域i在t年份的城镇化发展水平、投资、消费、第二产业比重、第三产业比重等影响经济增长相关因素的指标值；α为常数项；θ与β类似，均为固定的5×1维模型参数估计向量；μi、λt分别为空间和时间固定效应；wij为空间权重矩阵W中的第（i，j）个元素。 织梦好，好织梦

空间权重矩阵W的构造直接影响到空间计量经济模型参数估计结果的可解释性。目前空间权重矩阵的构造方法有很多种，最常用的主要有地理和经济空间权重矩阵，其中地理空间权重矩阵主要根据空间距离来进行构造，经济空间权重矩阵主要基于区域间经验流量矩阵（贸易额、资本流动等）、交通便利程度、经济发展水平相似度等计算。为更为准确地捕捉区域间城镇化发展对经济增长影响的空间相关性，本文采用包含地理和经济两种信息的空间权重矩阵，其中地理空间权重矩阵通过大圆距离反比法构造，表示如下： dedecms.com

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其中，R×arccos[sinxisinxj+cosxicosxjcos（yi-yi）]为两空间位置Ai（xi，yi）、Aj（xj，yj）的大圆距离，R为地球半径，x，y分别代表地理空间位置的经度和纬度，α为合适的参数，通常情况下α取1或2，本文的α取值为2，对应的空间权重为距离倒数的平方。 织梦内容管理系统

经济空间权重矩阵采用空间地理位置单元间经济发展水平的相似度来反映空间上的非地理要素相邻，表示为： copyright dedecms

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其中，Git为人均GDP，代表第i个地区第t年的经济发展水平（以2005年为不变价计算），α为经济权重的调节参数，通常情况下α取1或2，本文中α取值为2。当两个不同区域在同一时间段内的人均GDP相同时，则会出现分母为0的情况，当任意两个不同区域在同一时间段内人均GDP相同时，取m=1，当任意两个不同区域在同一时间段内人均GDP均不相同时，则取m=0。 织梦好，好织梦

包含地理和经济两种信息的空间权重矩阵W*=WGS.×E，为地理与经济空间权重矩阵的点乘。 copyright dedecms

从表2的2005—2015年城镇化发展对经济增长影响的空间杜宾模型估计结果可以看出，在5％的显着性水平下，时空双固定效应模型、偏差修正后的时空双固定效应模型中的Wald-ERR、LR-ERR、Wald-LAG、LR-LAG统计量显着，空间随机效应与时间固定效应模型中的Wald-ERR、Wald-LAG统计量显着，表明空间杜宾模型不可以简化为空间滞后或空间误差模型，因此，选择空间滞后和空间误差相结合的空间杜宾模型能够更好地刻画城镇化发展对经济增长的空间影响效应。巴尔塔吉（Bahagi，2001）构建的phi参数检验结果显示，在1％的显着性水平下，phi参数值显着，表明固定效应与随机效应的估计结果会有较大差异，应该选择时空双固定效应模型；面板数据的空间Hausman检验结果显示，空间随机和时间固定效应模型被拒绝，进一步证实选择时空双固定效应模型更为合理；空间杜宾模型估计结果显示，时空双固定效应模型和偏差修正后的时空双固定效应模型的拟合优度均高于空间随机和时间固定效应模型，且城镇化发展水平、投资、消费、第二产业比重、第三产业比重等影响经济增长相关因素的系数符号符合预期，因此选择时空双固定效应模型来测算城镇化发展对经济增长的影响更为合理。

表2偏差修正后的时空双固定效应模型列的空间杜宾面板数据模型实证结果显示，城镇化发展与经济增长之间存在空间效应，W×lnPGDP的系数为负，但不显着，说明区域经济增长在一定程度上存在空间竞争关系，相邻区域经济每减少1％，本区域经济会增长0.035％，这表明中国区域之间存在争夺资源要素，争抢重大项目，相互攀比增长速度和经济总量排名等竞争现象。区域间相互竞争能够在一定程度上激发区域经济增长的强大活力和动力，但也带来了一定的弊端，会造成区域之间无序和恶性竞争。亟须稳步推进京津冀协同发展、长江经济带等区域经济带战略，构建区域间相互协同发展的新棋局。城镇化发展对经济增长影响结果显示，城镇化率每提高1个百分点，能够促进经济增长0.25％，但对相邻地区的空间溢出效应为负，带来相邻地区经济减少0.49％，这表明在快速工业化和城镇化进程中，部分地区存在盲目扩张和无序蔓延的态势，给周边地区的经济发展带来了不利影响。亟须合理规划城镇化发展规模，确定城镇发展边界，推进新型城镇化健康有序发展。 内容来自dedecms

其他因素对经济增长的影响结果显示，增加投资和加快工业化进程均能显着促进经济增长，表明在工业化快速推进的大背景下，投资对稳定经济增长的作用明显，但增加投资和加快工业化进程对相邻地区的空间溢出效应为负，表明不同区域之间存在争相获得项目投资和工业化发展机遇的竞争关系，投资须适应经济新常态下不同区域的产业发展变化新要求。消费每提高1％，能够带动经济增长0.47％，说明消费这驾“马车”对中国经济增长的基础性作用较强，同时对相邻地区的空间溢出效应显着为正，相应会带动相邻地区经济增长0.15％，这表明随着电子商务物流的发展，跨区域消费进入新的发展阶段，线上线下消费正在成为区域经济新的增长点。服务业比重提高与经济增长呈负相关关系，服务业比重每提高1％，将使经济下滑0.06％，虽然服务业比重提高对经济下滑的作用数量较小，但需要引起高度重视，当前中国经济正处于“增速换挡、结构调整、动力转换”的新常态，“十三五”期间实现年均6.5％的中高速经济增长目标依然面临诸多挑战，亟须防止服务业比重过快提升，促使工业与服务业协调发展。服务业比重提高对相邻区域的空间溢出效应显着为负，不利于相邻地区的经济增长，表明不同区域在经济新常态的背景下，为了调整各自的经济结构而争相发展服务业，服务业发展亟须秉承区域协调发展理念，明确各自在区域生产网络中的地位，构建优势互补的服务业区域价值链。 织梦内容管理系统

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（三）影响效应分解

本文进一步运用勒萨热和佩斯（LeSage&Pace，2009）提出的测度方法将城镇化发展水平、投资、消费、第二产业比重、第三产业比重等因素对经济增长的影响效应分解为直接效应和间接效应，表3、表4分别为时空双固定效应模型和偏差修正后时空双固定效应模型下城镇化发展及其他因素对经济增长的影响效应分解结果。分解结果显示，两种模型的结果差异性较小。从空间杜宾模型直接效应来看，城镇化率、投资、消费、工业化对经济增长的直接效应显着为正，表明过去10年间中国城镇化进程快速推进，投资与消费并驾齐驱，工业化进程加快推进对经济增长的拉动发挥了重要作用；服务业比重提升对经济增长的直接效应为负，但不显着，需要警惕服务业比重提升过快给经济增长带来的负面影响，“十三五”期间及中长期不宜盲目追求服务业比重每年提升1个百分点的目标。从空间杜宾模型间接效应来看，城镇化率、投资、消费对经济增长的影响均显着，表明城镇化发展及其他因素对经济增长的影响存在较强的空间溢出效应，不考虑空间效应可能会给城镇化发展对经济增长影响的实证分析带来偏误。城镇化率和投资对经济增长的间接效应显着为负，进一步反映出中国区域间在推进城镇化建设和争夺投资项目方面存在竞争关系，在一定程度上给经济增长带来不利影响；消费对经济增长的间接效应显着为正，表明随着国内物流业和电子商务的快速发展，跨区域线上线下消费对经济增长的间接拉动作用进一步增强；产业结构调整对经济增长的间接效应为负，但不显着，尤其是服务业比重提升对经济增长影响的间接效应远远大于其直接效应，需要引起高度重视。从城镇化发展对经济增长的影响效应分解来看，受益于人口和生产要素从农村向城镇转移，城乡结构和产业结构不断优化升级，城镇化发展对经济增长的直接拉动作用显着，城镇化率每提高一个百分点，直接拉动经济增长0.25个百分点。但城镇化发展对经济增长的间接效应为负，表明不同区域之间存在恶性竞争，间接导致经济增长下滑，总体上会引起经济减速。“十三五”期间及中长期亟须通过稳妥推进新型城镇化建设，充分释放其对经济增长的过程性动力。 织梦内容管理系统

四、结论与政策启示

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新型城镇化、双创与国际产能合作已经成为落实“十三五”规划纲要的三大重点任务。经济新常态下新型城镇化建设将成为保持中国经济中高速增长的主要驱动力。因此，在控制其他影响因素的情况下，从空间效应视角测度城镇化发展对经济增长的影响，根据实证结果提出针对性的政策建议显得意义重大。本文的基本结论及政策启示如下： dedecms.com

（1）通过空间杜宾模型的实证分析发现，中国区域经济增长存在一定的空间竞争关系，相邻区域经济每减少1％，本区域经济会增长0.035％，表明区域之间为了追求自身经济利益的最大化，竞相争夺投资项目和资源，不利于区域经济协调发展。因此，“十三五”期间及中长期应高度重视区域协调发展，以《京津冀协同发展规划纲要》《长江经济带发展规划纲要》《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》三大战略为引领，协同推进《促进中部地区崛起“十三五”规划》《关于全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见》等区域规划，构建区域间相互协同发展的新棋局。一方面各区域要根据自身的要素禀赋优势，加强与相邻区域之间的产业分工协作，避免区域间产业同质化竞争，逐步形成专业化分工有序的产业网络。另一方面要健全利益分享机制，对于跨区域重大投资项目财政收入和产业转移对接企业税收收入，借鉴《京津冀协同发展产业转移对接企业税收收入分享办法》，参与合作的区域按比例进行分享；对于GDP等经济指标统计，参照财政收入和税收收入分享办法按比例进行共享。

（2）在充分考虑空间效应后，城镇化发展通过直接和间接两种途径影响经济增长，从直接影响效应来看，城镇化率每提高1个百分点，能够促进经济增长0.25％；从间接影响效应来看，城镇化发展对周边邻近地区经济增长的空间溢出效应为负，带来相邻地区经济减少0.49％，表明部分地区盲目追求高城镇化率目标，出现了先于产业培育的“造城”运动，给周边地区的经济发展带来了不利影响。因此，亟须以《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》为遵循，坚持以人为核心的城镇化，合理规划城镇化发展规模，使新型城镇化成为新常态下经济增长的新动力。首先，创新农业转移人口市民化机制，确保“十三五”期末如期实现1亿左右农业转移人口和其他常住人口落户城镇，做好进城落户农民的基本公共服务均等化保障工作，让农民工安心扎根城镇。其次，提升全局产城融合发展水平，加快推进区域间与区域内产业与城镇的功能融合和空间优化，实现城镇化与工业化、信息化、农业现代化、经济服务化联动发展，形成“以产促城、以城兴产、产城融合”的良好格局。最后，根据现有城镇的土地、资源、环境等容量约束，科学确定城镇发展边界，加大对中小城镇建设的支持力度，为承接大城市的人口疏解和产业转移提供有力保障，更好地发挥城市群效应对经济增长的辐射带动作用。

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（3）从其他影响因素来看，投资、消费、工业化对经济增长拉动效应明显，但服务业比重与经济增长呈负相关关系，服务业比重提升对周边邻近区域的空间溢出效应显着为负，需要警惕服务业比重提升过快给经济增长带来的负面影响。“十二五”期间中国服务业保持良好发展势头，不断取得新突破，2011年服务业就业人员首次超过第一产业，2012年服务业比重首次超过第二产业跃居首位，2015年服务业比重首次突破50％。从中国三次产业结构来看，近年来第一产业比重呈现出稳中有降的态势，与服务业比重大幅提升相对应的是第二产业比重连年下降。“十三五”期间若服务业比重延续“十二五”时期的大幅提升态势，第二产业特别是工业将呈现增速下行态势，加上服务业生产率较低，将不利于实现“十三五”期间经济年均增长6.5％的中高速增长目标。因此，“十三五”期间及中长期不宜将服务业比重大幅提升作为服务业发展的约束性目标。建议加快与制造业密切相关的高端生产性服务业的发展，促进现代服务业与先进制造业不断融合互动，为中国经济实现“十三五”期间中高速增长目标奠定坚实基础。 copyright dedecms

参考文献： 织梦内容管理系统

[1]王国刚.城镇化：中国经济发展方式转变的重心所在[J].经济研究，2010（12）：70-81. copyright dedecms

[2]朱孔来，李静静，乐菲菲.中国城镇化进程与经济增长关系的实证研究[J].统计研究，2011（9）：80-87. copyright dedecms

[3]金荣学，解洪涛.中国城市化水平对省际经济增长差异的实证分析[J].管理世界，2010（2）：167-168.

[4]王稳琴，王成军，刘大龙.中国城市化与经济增长关系研究[J].山西大学学报（哲学社会科学版），2011（2）：123-128. 内容来自dedecms

[5]蔺雪芹，王岱，任旺兵，等.中国城镇化对经济发展的作用机制[J].地理研究，2013（4）：691-700.

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[6]王婷.中国城镇化对经济增长的影响及其时空分化[J].人口研究，2013（5）：53-67.

[7]项本武，张鸿武.城市化与经济增长的长期均衡与短期动态关系——基于省际面板数据的经验证据[J].华中师范大学学报（人文社会科学版），2013（2）：47-54.

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[8]陈耀，周洪霞.中国城镇化对经济增长的影响机理及其区域差异——基于省际面板数据的实证分析[J].当代经济管理，2014（8）：59-66. 织梦好，好织梦

[9]梁雯，陈广强.新型城镇化对物流业发展的影响研究——以安徽省为例[J].南京财经大学学报，2016（3）：43-48. dedecms.com

[10]赵颖文，吕火明.新型城镇化与农业现代化耦合机理及协调关系[J].首都经济贸易大学学报，2016（2）：3-10.

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[11]唐保庆，宣烨.“三元”城镇化对服务业增长的影响——作用机理、测度与实证检验[J].数量经济技术经济研究，2016（6）：59-76. dedecms.com