城市化水平的综合测度及空间效应研究

摘要：城市化作为复杂的运行系统，是多因素综合作用的结果。明确城市化的真实水平及其空间效应，对于未来城市化的高质量运行具有重要的牵动作用。本文以中国30个省市区地级以上城市为研究对象，对其2002―2011年间城市化水平进行综合测度，并经验测度其空间效应，得到如下结论：首先，2002―2011年间中国城市化水平总体呈现上升的趋势，但仍低于当前中国一般意义上的城市化发展水平；与三大经济板块的发展相类似，出现东部高于中部和中部高于西部的格局，且各板块内部也存在特定的差异。其次，城市化水平的空间溢出效应经历着“M”型发展趋势，各区域城市化发展水平的空间依存度整体呈现下降的状态。最后，从三大区域城市化发展的空间溢出效应来看，东、中部地区呈现上升的趋势，西部地区处于下降的趋势；东部地区城市化发展的空间溢出效应明显高于中、西部地区；在区域内部，劳动力、资本及技术水平均对城市化发展的影响存在着较大的差异。

关键词：城市化水平；空间效应；外部效应

中图分类号：F291文献标识码：A

文章编号：1000176X（2015）10013808

一、引言和文献综述

城市化作为世界经济发展的重大阶段和现代化的主流方向，已经成为发展中国家追求高水平发展的社会经济模式和政府决策的大战略。然而，对于把城市化战略放在更为突出位置的中国而言，如何弄清城市化的真实水平，并进一步强化其空间效应，来达到城市化高质量的运行效果，正是急需深化研究的重大问题。2000年进入新世纪以来，经济发展由国家城市化战略推动，形成了政策牵头的城市化热潮，取得明显的发展成就，吸引大量农村剩余劳动力向城市二、三产业转移，促使内需不断扩大，产业结构得以优化；城市化的发展也提高了人们的生活水平和促进社会发展方式的转变。然而，在成就的背后，也存有特定的发展问题，摊大饼式的发展思路和造城运动不断涌现；政府主导的城市化运行模式所引致的城市发展的区块化和孤立化，空间溢出效应偏低，极大地增加了经济运行成本和社会发展成本。由此可见，城市化问题依旧是中国经济社会发展中的重大问题。

对于该问题，国内外学者给予高度关注，其研究重点主要集中在以下五大领域：

第一，城市化的动力因子分析，认为市场力、制度因素及政府作用成为城市化发展的重要驱动力[1-2-3]。如陈明星等[2]对中国城市化的动力机制进行多元回归模型分析，指出市场力是城市化的主要驱动力。第二，城市化的运行模式分析，指出城市化现存的基本运行模式，即政府主导型、农民自主型及大中小城市协调发展型等[4-5]。如蔡继明[5]归纳概括出城市化运行的两种模式，即政府主导型与农民自主型，并认为对于政府主导型的城市化应强化其利益分享机制，而对于农民自主型的城市化则要消除城乡二元结构的制度歧视。第三，城市化效率的测度与区域差异问题，并对区域差异程度及形成原因进行分析说明[6]-[10]。如孙东琪等[7]通过对长三角城市化效率的测度，计算出城市化效率与经济发展的耦合关系，得出两者呈现倒“U”型发展的结论；张明斗[9]以省际单元为研究区域，对其城市化效率进行动静态测算，明确出区域差异，并从提高土地利用效率、发展集约产业等角度提出应对之策。第四，城市化发展战略问题，为城市化的发展指明方向[11-12]。如倪建伟[11]以城乡一体化为研究视角，对城市化战略进行探讨，指出未来必须建立以城乡一体化为导向、以制度创新为手段、推进城市向农村“延伸”发展的城市化战略；徐伟[12]提出包容性的城市化发展战略。第五，城市化与经济发展水平之间的关系及与其他因素之间的耦合性分析[13]-[17]，如陈明星等[13-14-15]对中国城市化与经济发展水平之间关系的空间格局进行分析，认为省际尺度上城市化与经济发展水平之间关系存在着显著的区域差异，两者间的省际格局呈明显的东西差异，其关系类似马太效应。武京涛等[17]对中国城市土地利用效益与城市化耦合机制进行研究，得出主要城市的土地利用效益与城市化交互耦合基本处在颉颃时期，耦合度明显存在着地域差异等结论。

然而，以往研究成果中，对于城市化空间效应的研究多是运用层次分析法和熵值法等进行测度，主观性相对较强。为避免主观因素干扰，确保结果更加精确可靠，本文在基于人口城市化、经济城市化、社会城市化和生态城市化的基础上，全面测算城市化发展水平，并采用空间溢出效应模型对城市化的空间效应进行经验测度，这为笔者进一步开展研究提供契机和动力。

二、指标体系构建与研究方法

1城市化水平综合评价指标体系构建

城市化作为一个复杂的运行系统，是各因素综合作用的结果。传统的城市化过多地注重人口的空间转移，以城市人口占总人口的比重作为城市化水平的衡量标准，忽视了经济、社会和生态环境等其他内容。为更加清晰彻底地看出中国城市化水平的差异化程度，本文试着从人口城市化、经济城市化、社会城市化以及生态城市化四个维度进行综合评价。为能够对各个评价维度进行定量化处理，在此对目标层下的准则层进行细分，细化到各个代表性指标层并相应地给出各指标层的权重，结果如表1所示。

由表1可知，这四大层面的综合指标既包含了传统城市化已涉及的内容，也弥补了传统城市化所忽略的内容，能够有效地反映出城市化水平的各个方面，扭转以往单纯用城市化率来作为城市化水平衡量标准的基本认识。不但能够从整体上印证出城市化水平的系统性，也能够为城市化水平的评定构建全面的理论指标体系。

2模型构建

1 空间溢出效应模型

城市化发展过程中会产生明显的空间溢出效应，这在具体的实践中得以证实。为更加明确此种空间效应，则需要进行定量测度。Moreno和Trehan[18]在前人的基础之上建立了一个国家间经济增长的外部性溢出的空间模型：

gi=ρ∑nj=1wijgj+εi（1）

其中，gi代表的是区域i的人均GDP，在此引入n×n的加权矩阵W，并令W=wijgj，表示区域i的经济增长依赖于区域j的人均国内生产总值水平，其影响程度如何在空间自相关中予以体现。Moreno和Trehan[18]通过对大量的实证模拟，最后给出具有普遍性的人均国内生产总值的空间溢出效应模型：

G=ρWG+Xβ+ε（2）

其中，G代表一个n×1的矩阵，X代表一个n×k的影响因素矩阵，β代表k×1矩阵，ρ代表空间依存度的大小和方向。

本文在此将该模型扩展到城市化的空间溢出效应中，使用扩展的柯布-道格拉斯生产函数，将技术变量引入到模型中，构建出空间计量模型，如式（3）所示：

urbanizationit=α0+α1Wurbanizationit+α2lnNit+α3lnKit+α4lnAit+εit（3）

其中，i和t分别代表的是省份和年份；urbanization代表中国城市化水平；Nit、Kit和Ait分别代表劳动力、资本和技术水平。劳动力变量主要用城市非农从业人员衡量，符合城市化发展的基本规律；资本变量用人均全社会固定资产投资总额衡量，从而反映出城市的资本使用状态和投资情况；技术水平变量采用人均科研投入与教育投入之和衡量；α0代表常数项；α2、α3和α4分别代表劳动、资本和技术水平的产出弹性；εit代表随机误差项；Wurbanization代表空间滞后的城市化水平，是一个涵盖相邻地区城市化溢出影响的地理加权值；W代表空间权重矩阵，用空间邻接矩阵表示，即二进制权重矩阵，对其进行定义为：

W=1（i，j相邻）

0（i，j不相邻）（4）

3数据来源

本文以2002―2011年为研究时间段，以中国大陆30个省、直辖市、自治区（数据缺失，暂不纳入研究范围）地级以上城市为研究区域，对其城市化的发展水平进行综合测度，并借助于Matlab70软件对其空间效应进行全面分析说明。以上所有的数据均来源于2003―2012年《中国城市统计年鉴》，部分数据经过加工整理而得。

三、城市化水平的综合测度

为能够测算出中国城市化发展的综合水平，本文在参考已有研究的基础上，构建了城市化发展水平的综合评价指标体系，其计算公式如式（5）所示：

通过计算给出各个城市的城市化水平综合指数，结果如表2所示。由表2可见，10年间，除贵州外，其他各省市区城市化发展水平均呈现上升的趋势，其中广东城市化水平最高且增速最快，由2002年的253%增长到2011年的646%，这是由于广东多数城市以制造业为主，聚集了大量的外来务工人员，加之本身经济发达，推动广东城市化水平的提升。增长幅度较大的如江苏、上海、山东、浙江和北京，基本集中在东部沿海地带，该地带经济发达、基础设施建设完备、就业机会相对较多，致使更多的人口向东部沿海地带流动，城市化水平的增速自然也会较快。剩余的省市区，除海南、贵州外，虽有一定的梯度，但差别不大。贵州之所以出现城市化水平的负增长，是由于贵州人口净流出引发，截至2013年3月末，贵州跨省流出人口达到5576万人，导致城市化水平呈现下降的趋势。

而就中国三大板块间的差异来看，城市化发展的综合水平与经济发展水平基本一致，总体呈现出东部高于中部和中部高于西部的空间格局。就各区域内部来看，各省市区之间表现出较大的差异，如2011年海南的城市化水平为74%，而广东却达到了646%的高度，相差5725个百分点，这就对未来的新型城镇化发展提出了更高的要求，不但要逐步缩小区域间的差距，而且对于区域内部的差距也不容忽视。

由图1可知，位于西部地区的部分省区（如新疆、四川等）城市化水平增长明显高于东部地区某些省份（如福建、海南等），与传统的城市化水平发展趋势不一致，其主要原因在于，传统的城市化水平仅以城市人口占总人口的百分比来作为衡量指标，且把在城市居住六个月以上的常住人口也算作城市人口，这就会导致城市化水平的虚高现象。而此处城市化的发展不仅考虑考虑到了传统城市化的这一核心内容，即人口城市化，也考虑到了经济城市化、社会城市化和生态城市化等内容，就实际情况来看，西部地区的生态环境压力明显小于东部地区，生态环境质量却比东部地区要高；且本文通过对各指标权重的计算，生态城市化的各指标所占的权重相对较大，这就出现了上述问题。这也告诫我们，新型城镇化并不是原有传统城市化所走的老路，要体现“新型”二字，就必须走人口、经济、社会及生态城市化的复合运行道路，生态环境则成为不可缺少的因素。

图12002―2011年中国各省市区城市化水平增长情况

以上通过对中国城市化发展水平的综合测度，还发现城市化测度结果明显低于当前一般意义上的城市化水平，这说明中国传统城市化过多注重发展速度，并把其作为城市化的目标，而没有把城市化的发展质量放在更为突出的位置，出现了质量与数量失衡的局面，呈现出城市化发展的不可持续性。新型城镇化不但要求数量的递增，更重要的是实现高质量的发展，从而为新型城镇化的可持续发展奠定坚实的基础。

四、城市化水平的空间效应分析

1平稳性检验

本文以中国大陆30个省、直辖市、自治区地级以上城市为研究区域，对其城市化的空间溢出效应进行经验检验。对于面板数据而言，由于截面的个数大于时间序列的个数，这会导致数据平稳性受到相应的影响，进而影响到估计结果与实际的偏差程度，这就需要对数据的平稳性进行检验，以此找到适合模型（3）的最佳方法，在这里主要采用LLC（Levin-Lin-Chu）和Fisher-ADF的方法来检验，结果如表3所示。

表3面板数据的单位根检验结果

3空间计量模型的选择检验

由于各区域城市化发展水平存在着空间相关性，这就需要选择合适的空间计量模型对城市化发展的溢出效应进行检测，通常选择的空间计量模型主要有空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM）。一般情况下，根据拉格朗日乘数来判定两种模型的显著性，进而确定采用哪种模型，通过显著性检验的也就是我们要选用的空间计量模型；如果两种模型均通过显著性检验，则采用更显著的一个作为最终的确定结果。检验结果如表5所示。

由表5可知，LM-LAG模型通过1%水平的显著性检验，LM-ERR模型的P值为0529，没有通过显著性检验，即空间滞后模型优于空间误差模型，因此，本文采用空间滞后模型作为最后选定的模型。

4结果分析

（1） 总体回归结果分析

由于各区域城市化发展水平的观测值具有空间相关性，空间计量模型右侧相邻区域的加权城市化水平可能是内生变量，为避免由最小二乘法所带来的估计误差，在此采用极大似然估计法（ML），借助于Matlab70软件，对2002―2011年中国30个省市区城市化发展的空间溢出效应进行测度，结果如表6所示。

由表6可知，除常数项为负数之外，其余的变量系数均为正数，呈现空间正相关性，模型的总体回归结果较好，表明中国各省市区城市化发展过程中存在着明显的空间溢出效应。Wurbanization值的大小反映了城市化发展水平空间溢出效应的变化情况，从总体来看，2002―2011年的10年间，空间溢出效应由0025下降到0021，表明相邻区域间的城市化空间溢出效应对城市化的影响由0025%降低到0021%，总体上经历着“上升下降上升下降”的“M”型发展趋势，这说明各区域城市化发展水平的空间依存度呈现下降的趋势。出现这种趋势的原因在于：中国的城市化往往是区块化的发展模式，各城市间竞争占主导地位，极化效应明显大于扩散效应，各城市发展考虑更多的是自身利益，而对周边区域涉及的过少。同时，区域的非均衡性发展也为此种结果提供了更好的解释力，各区域间在城市化过程中不能够实现均衡性和协调性，诸多区域实行的是城市化圈层式的发展思路，只是急功近利地向周边区域进行资源占有和规模扩散。这样的发展模式下，各区域间的城市化不是互促共进，而是各自为政的空间格局。这也印证出未来新型城镇化的发展应促进区域空间格局由非均衡向均衡转变、由发展的区块化向连绵体转变、由圈层式向网络化转变。

图2变量系数变化图

从影响城市化发展水平的变量系数来看，劳动力、资本和技术水平对城市化产生明显的正效应。资本的产出弹性和技术水平的产出弹性呈现明显的递增趋势，分别由2002年的0033和0005上升到2011年的0081和0101，说明资本和技术水平投入对城市化发展的空间溢出效应影响力度不断增大；劳动力的产出弹性却出现了递减的趋势，由2002年的0056下降到2011年的0024，说明劳动力的投入对城市化发展的空间溢出效应影响力度不断减小。这与中国发展实际相吻合，不断强化劳动力数量的投入，而劳动力质量和技术水平投入相对滞后恰是出现这种现象的原因所在。未来发展过程中应强化资本和技术水平的投入，特别是以技术水平的投入为主，提高技术水平对城市化的产出弹性，进而强化城市化发展的空间溢出效应。否则，将会对其带来负面的阻碍作用。

（2） 三大区域回归结果分析

为更加明确传统三大区域三大区域包括东部、中部和西部。其中，东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、山东、福建、广东和海南共11个省市；中部地区包括：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南共8个省；西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、陕西、贵州、云南、宁夏、甘肃、青海和新疆共11个省区。城市化发展的空间溢出效应，在此分别对三大区域进行经验测算，其模型和空间的相关性已在前了检验，在此不再赘述。对东、中、西部三大区域城市化发展的空间溢出效应进行测度，结果如表6所示。

由表6可知，2002―2011年间，东、中部地区城市化发展水平的空间溢出效应整体上呈现上升的趋势，分别由2002年的0130和0034上升到2011年的0135和0043，反映出东、中部地区相邻区域间的城市化的空间溢出效应对城市化的影响程度分别由0130%和0034%上升到2011年0135%和0043%，蕴含着各省区城市化发展水平的提高将促进整体水平的提升，这也是为何中国不断大力倡导新型城镇化和建立城市群的原因所在，它能够产生较大的空间外部效应。与中国的整体运行结果相类似，西部地区却呈现下降的趋势，由2002年的0078下降到2011年的0014，展示出西部地区相邻区域间的城市化的空间溢出效应对城市化的影响程度由0078%下降到0014%。之所以出现此种现象，有两种原因使然：一是相对于西部地区，东、中部地区内部的城市密集度越来越高；二是东、中部地区内部的城市市场联系强度的提升速度明显高于西部地区，导致外溢效应也呈现上升的趋势。这同时也能够看出，东、中部地区城市化发展的空间依存度不断上升，西部地区的空间依存度却持续降低的现实。西部地区未来新型城镇化发展过程中，如何提升城市化的空间溢出效应，从而促进整个区域城市化水平的提升成为今后关注的重点内容。

五、研究结论与启示

本文通过对中国30个省市区地级以上城市2002―2011年城市化水平的综合测度及其空间效应的研究，得出以下三点主要结论：首先，2002―2011年间中国的城市化水平总体呈现上升趋势，但仍低于当前中国一般意义上的城市化发展水平；与三大经济板块的发展相类似，出现东部高于中部和中部高于西部的格局，且各板块内部也存在一定的差异。其次，城市化水平的空间溢出效应经历着“M”型发展趋势，各区域城市化发展水平的空间依存度整体呈现下降的状态。最后，从三大区域城市化发展的空间溢出效应来看，东、中部地区呈现上升的趋势，西部处于下降的趋势；东部地区城市化发展的空间溢出效应明显高于中、西部地区；在区域内部，劳动力、资本及技术水平均对城市化发展的影响存在着较大的差异。

从以上结论可以看出，中国城市化发展水平呈现东部高于中西部的局面，这是城市发展的正常现象，城市化的发展水平与经济、产业等各种因素紧密相连，特别是产业因素更为明显，由于经济资源、教育资源等各方面的有利环境，东部占据了中国绝大部分的优势资源。目前中国正处于经济社会发展的转型时期，东部的产业发展面临着转型与升级的严峻形势，中西部则需更好地承接东部的产业转移来实现就地城市化，这是宏大的区域发展战略。各区域内部如何通过资源共享及不断提升城市间的联系强度等可行性措施来平衡城市化的内在差距，应当成为我们关注的重点。同时，2002―2011年间，中国城市化发展的空间溢出效应经历着“上升下降上升下降”的“M”型发展趋势，各区域城市化发展水平的空间依存度整体呈现下降的状态；资本和技术水平的产出弹性呈现明显的递增趋势，说明资本投入和技术水平投入对城市化发展的空间溢出效应影响力度不断增大；劳动力的产出弹性却出现了递减的趋势，说明劳动力投入对城市化发展的空间溢出效应影响力度持续降低。这符合中国城市化发展的一般趋势，也为未来的城市化发展进程带来深刻启示。

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