中国城市化滞后的经济因素基于面板数据的国际比较1

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1、第24卷 第3期2005年5月地 理 研 究 GEO GRA P HICAL RESEA RC HVol 124, No 13May , 2005收稿日期：2004208224;修订日期:2005201228基金项目：广东省重点研究基地2003年度重大项目（03J DXM79002 ;广东省教育厅人文社会科学规划项 目（02S J A790002 ;工程5 GIS 遥感的地学应用（105203200400006作者简介：李郇（19642 ,男,江西人,副教授,博士。主要从事经济地理研究。Email :lixun231261com中国城市化滞后的经济因素基于面板数据的国际比较李（,摘要：，、统筹

2、区域发展的重要途径，因此本文旨在探索造成我国城市化滞后 的经济因素，。本文采用跨国经济实证分析中的标准分析工具面板数；然后，以本文构造的世界模型为基准，定量；最后通过国际比较分析发现，在我国影响城市化 水平的经济因素中，第二产业、第三产业和高等教育对城市化水平的影响能力，大致都只相当于 世界平均水平的50%,该结果较以往基于横截面的分析结果更为准 确。关 键 词：经济增长；城市化；面板数据文章编号:100020585（2005 03204212111引言党的十六届三中全会明确提出全面、协调、可持续的科学发展观，要实现统筹城乡发 展、统筹区域发展等“个统筹”。实现与经济增长相匹配的城市 化，显然

3、利于我国早日 实现统筹城乡发展。但现有的大量研究发现，我国城市化 水平与经济增长水平并不相匹 配，出现了城市化水平滞后现象1。因此，本文尝 试从经济增长促进城市化的角度，探索造成我国城市化滞后的经济因素，并定量分 析其影响程度，从而增加人们对如何实现统筹 城乡协调发展的进一步理解。 近十多年，国内外学者对我国城市化水平滞后还是超前等问题进行了广泛的探讨。这些讨论大大加深了人们对我国城市化进程的理解，但从方法论的角度看，现有的相关文献还存在有待改进的地方。现有文献采用的方法大多是以世界各国某年的 截面数据得出的世 界城市化一般模型27为基准进行比较。但不幸的是，跨国实 证分析文献已经发现，在跨国

4、比较分析中,采用截面分析，其结论是有偏的。Islam明确指出，在跨国实证分析中，采用 截面分析，隐含地假定各个经济体是同质的，从而忽视了各个经济体自身的特色”实证结果显然是有偏的8。基于此，Islam建议，在跨国比较分析中采用具有固定 效应的面板数据分析，以固定效应刻画各个经济体的特色”从而得到一致的估计结果。在经 济学文献中，面板数据分析现已成为跨国比较分析的标准方法9,10。坦白地说，既然现有城市化文献几乎都以截面数据得出的世界城市化一般模型为比 较基准，那么比较基准自身 的精确度显然关系到最终比较结论的稳健性。422 地 理 研 究24卷因此，本文尝试采用跨国实证分析中的标准分析工具面板

5、数据分析法，构造影响经济 增长对城市化进程的世界模型，以此为基准，对造成我国城市化滞后的 经济因素及其影响 程度进行较为准确的分析。从跨国实证分析工具的发展历程看,1996, , 1996年后,随着Islam较 分析的标准方法。，本文重点探讨 以及该世界模型在我国的具体运用。211世 界模型，一般认为经济增长水平的、劳动力的专业化和需求结构的变化11。首先，经济水平的 增长导致了产业在城乡之间分布发生变化，促使一国的城市化水平提高；其次，经济水平 的增长将增加对第二产业、第三产业和高等教育 的需求，第二产业和第三产业在国民经济中所占的份额也会发生相应的变化2 o服务业和制造业份额的增加，城市集

6、聚的成本优势 出现，最初的集聚优势更有利于 制造业，随着城市成本的增加，集聚对服务业的优势明 显。在全球化的背景下，国 际贸易增加了城市作为交通节点的重要性，同时作为贸易支持 的市场、金融、信息等活动要求更加高的空间积聚，这也增加了城市区位的重要性。总之，处于不同 发展阶段的国家或地区，经济增长水平、产业结构对城市化有不同的影响。 根据以上经济增长对城市化水平影响的描述，建立以下经验模型：lg urb i , t = B 1+(仔 2D3 3?g d p i , t +(B 3+B33?D j lg p rod i , t +(BD4j+g S34/er i , t +(BDjHg t3ra

7、d i , t +(B 6+B36? D j lg ed u i , t +D j + i其:中1 :urb表示一国的城市化水平，g d p i ,t表示一国的人均收入水平 ,p rod i , t、seve 2r i , t、ed u i , t、t rad i , t分别为国 家i和t年第二产业、第三产业结构、高等教育、国际贸易水 平，Dj为虚拟变 量，j =1,2, 3分别表示低收入国家、中低收入国家、中高收入国家。B2 B 3 B4 B 5 B份别表示影响因素对城市化影响的弹性 ，B、2B 33 B 34 B 35 B36分别为虚拟变量的系数，为残差弹性（elasticity是指一个经

8、济变量的相对变动对另一个经济变量的相对 变动的影响程度，如变量gdp对变量urb的弹性表示为：Bg , urb =d （g d p /g d p,在对数形式的回归模型中，恰等于In g d p的估计系数。不同人均收入水平的虚拟变量划分，采用1990年联合国对发展水平的划 分标准,人均国民生产总值545美元为低收入国家,5452200美元为中下收入国 家,22005999美元为中上收入国家,6000美元以上为高收入国家。212 世界模 型在我国的具体运用变换为了能与世界城市化一般模式进行比较，在方程（1式的基础上，建立以省区为单位的我国城市化面板数据分析估计方程：log (urb i , t =

9、B 0+ B 1+ B 2log (g d p i , t +B 3log (p rod i , t +B 4log (seve i , t +B 5log (t rad i , t + i , t(2其中,i表示我国大陆地区的30个直辖市和省区,t分别为1990年和2000 年。B03期李 郇：中国城市化滞后的经济因素基于面板数据的国际比较423B1为固定效应,其它符号含义同方程（1式。 为了验证式（2的估计结 果，本文同时建立一个基于时间序列的我国城市化估计方程：由于在时间序列的数据中，城市化水平使用的是国家统计年鉴中的非农 业人口数据，非农业人口数据是在户籍 制度下人口分类，不能完全反映

10、实际城市化 水平，时间序列的分析结果只能用于比较。log (urb = B 1+ B 2log (g d p + B 3log (p rod + B 4log (sever +B 5log (t rad + B 6log (ed u +(3其中,g d p、p rod、sever、trad含义同方程 式3 311数据来源19821997年,采用701995年,对每个样本中出现的少量数据缺失,采 用内插或用上一年(数据替代的方法补齐，构成平衡的面板数据。其中：人均收入 gdp采用一国或地区的人均国内生产总值；城市化水平urb采用一国或地区的城市人口占总人口的比例；第二产业prod采用一国或地区的

11、国内生产总值中第二产业 的比例；第三产业sever采用一国或地区的国内生产总值中第三产业的比例；高等教育水平edu采用一国或 地区受高等教育的人口占总人口的比例；国际贸易t rad采用一国或地区进出口贸易总额占GDP的比例。312 实证结果由于面板数据分析中可能存在自相关现象，即各期的残差不是相互独立，任何一个给 定时期 观察值的残差对未来时刻都有影响。虽然自相关并不影响普通最小二乘法估计(ordi nary least square，以下简称OL S的无偏性和一致性，但影响它们的有效性，因 此，不可能正确推断真实的情况。为克服自相关，假设各期自相关是A R (1的形 式，其中p是自相关系数，

12、对每一个时间序列数据进行广义差分得到新的回归方程 其中，系数B仍然表示为人均收入水平对城市化水平的弹性系数，与原方程的含义没有变化。为克服异方差对估计结果的影响,对新方程进行White的一致协方差 估计和可行的广义最小二 乘法估计(feasible gen eralized least square以下简称F G L S ,从而可以得到不同经济增 长因素对城市化影响弹性的有效的估计量12 o首先，分析经济增长水平对城市化水平的影响(表1 o回归1是只包含人均GDP解释变量的对数线性方程,采用70个国家的样本数据（19811995年进行OL S估计, 弹性是0133,相关系数是0156,与截面数

13、据的回归结果相差不大,但发现D -W指标 只有01125,表现出严重的自相关。进行White 一致协方差估计和F G L S估计后 （回归2 ,相关系数大大提高，但D -W指标没有太大的改善。回归3、回归4是对广义差分后的方程进行 OL S和F G L S估计，弹性系数提高到015左右，D - W指标达到01687和11061,自相关情况有一定的改善。可能由于各国经济发 展差 异较大，所有样本国家进行整体回归，在广义差分的情况下对自相关的克服效果仍 然不会太好。因此有必要进行对样本国家按人均收入情况进行分组，分别考察人均收入水平对城市化的弹性系数rt*8#ifjN Vi Vf424地 理 研

14、究24卷表1 经济增长水平对城市化水平的回归 结果T ab 11 Per capita G DP and urb anization回归1回归2回归3回归4回归5回归6变量OL S F G L S广义差分OL S广 义差分F G LS广义差分S广义差分F G L S截距项11207333（14167021293333(2681384010373333(21921010100333(378(-21440-01038333 (-161542gdp 01339333(32192301216333(205175801505(1400333(28811(107152001466333 (2221718D

15、 1 01077333 (2199401114333 (171603D 2 01090333 (31994-2007ki .netChina Academic Journal Flectronic P114201037333 (71212D 3-01158333(-41034-01055333 (-41368D1? g d p01088333(10194901050333 (121214D 2? g d p 01058333(6181601084333 (251481D 3? g d p01038333(3195401013333 (21114 R 2squared 0156501997019

16、51019770196901980 Durbi n 2Watson 011250122801687110611111511516注：括号内是T统计量,333表示显著水平 1%。回归5、回归6是加入按不同收入水平划分的虚拟变量，进行广义差分后的OL S和F G L S估计,结果显示D -W指标大为改善,达到11115和11516。更 有意义的是，不同发展阶段的虚拟变量系数和截距系数都是显著的，截距和弹性系数在不同收入水平下是不 同的。截距的不同说明不同收入组都有各自的影响因素 弹性系数的不同，说明在不同经济增长水平下，人均收入水平对城市的作用程度不 一样，比用截面数据进行整体回归的结 果更能说明

17、问题。采用F GLS的估计结 果，经济增长对城市化的弹性系数，对应低收入水 平组、中低收入水平组、中高 收入水平组和高收入水平组的弹性系数 分别是01516 0155和01477、 01466。在中低收入组人均收入对城市化的弹性为最大。该结果显然比基 于横截面地估价结果更能反映出不同收入水平下，经济增长对城市化水平的影响程度。当虚拟变量系数B3显著的时候,B 2, B 2+ B 32D j (j =1,分另3为高收入 组，低收入组，中低收入组和中高收入组国家变量gdp对变量urb的弹性，从而得 到表3中不同收入组的具体弹性值；当B环显著时，不同收入组之间 的弹性没有 差异。为了进一步考虑经济结

18、构性变化对城市化水平的影响，表2中的回归7是在方程1式中加入第二产业、高等教育、国际贸易解释变量，广义差分后的F G LS的回归结果；回归8是加入第三产业解释变量,广义差分后的F GLS估计结 果，解释变量十分显著；回归9和回归10是分别再加入不同收入组虚拟变量后的估 计结果，除低收入组的第三产业外，虚拟变量都显著。结果显示不同收入水平下 第二产业、第三产业、高等教育、国际贸易 对城市化的影响是不一样的。3期李 郇：中国城市化滞后的经济因素基于面板数据的国际比较425表2 第二产业、第三产业、高等教育、国际贸易对城市化的影响T ab 12 E ffects of sec ond ary sec

19、tor , tertiary sector , higher educati on and international trade on urb anization回归 7 回归 8 回归 9 回归 10广义差分F G LS广义差分F G LS广义差分F G LS广义差分F G L S共同截距-01014333(-91106-01025333(-22156901008(01-01009333 (-71243截距虚拟变量显著Log (g d p 01300333(70198601162333(01254333 (291573Log (edu 01117333(241(101522333(2210

20、8201126333 (101847Log (t rade 1188901022333(3163501323333(22107401115333 (101723Log (p 0333(47122201065333 (21878Log (sever 01637333(67192501372333 (201868D 1?edu -01451333 (-151870D 2?edu -01437333 (-191122D 3?edu -01398333 (-191794D 1?t rade -01356333 (-151909D 2?t rade -01179333 (-101456D 3?trade

21、 -01146333 (-81192D 1?p rod 01179333 (61556D 2?p rod 01283333 (101082D 3?p rod 01113333 (41031D 1?sever01001 (01169D 2? sever 01077333 (111258D 3? sever 01150333 (211765R 2squared 0198801996019951994-2007http/u-kixetChina Academic Journal Electronic P01991Durbin Wat son 1198119812631228注：括号内是T统计量,33

22、3表示显著水平1%。第二产业对城市化的影响在中低收入阶段最大，在高收入阶段最低，对城市化的影响弹性最小，约为中低收入阶段时的四分之一。中低收入阶段是工业快 速发展阶段，大量的农村剩余劳动力向非农产业转化，城市的集聚效应明显，在高 收入阶段，由于工业化过程 已经完成，对城市化的影响也就较弱。第三产业对城 市化在四个阶段都保持较高的弹性，说明第三产业一直是影响城市化的主要因素，在低收入阶段和高收入阶段的弹性一样，但426 地 理 研 究24卷从低收入到中低收入到中高收入之间的 跳跃较大。在中高收入阶段，由于生产性服务业的 出现，第三产业的垄断竞争性 质开始出现13,对城市化的影响也最大。在高收入水

23、平阶 段，高等教育水平对城 市化的弹性出现大幅度的增加，较低收入阶段的弹性系数高出10倍以上，显示高等 教育对城市化作用在高收入阶段影响最大，在这个阶段研究与开发对经济增长的重要作用，决定了高等教育对城市化的巨大影响14;出现了负相关的影响，市化影 响最大的阶段是在高收入阶段，都大。综上所述,。在中低收入 阶段,人均GDP ,第三产业一直是影响城市发 展的主要因素；在低，说明第二产业化是城 在中高收入阶段，第三产业的影响最大 在高收入阶段高等教育和国际 贸易的影响突出（见表3。表3 不同收入阶段对城市化的弹性T ab 13 E lasticity of urb ani zati on over

24、 differe nt in come periods低收入阶段中低收入阶段中高收入阶段高收入阶段人均收入水平01516015500147701466第二产业01244013480117801065第三产业01372014490152201372高等教育01071010850112401522国 际贸易-01033011440117701323以上估计了世界经济增长水平对城市化的影响因素的程度，为分析中国经济增长对城 市化水平的影响确定了一个比较的基准。4世界城市化模型在我国的实证分析411 数据来源基于面板数据估计方程的城市化水平数据来源于1990年和2000年第四次人口普查和 第五次人口普

25、查的分省区数据 ,其他数据来源于新中国50年统 计资料汇编和2000年、2001年中国统计年鉴,时间跨度为19782000年, 为具有可比性,GDP数据按GDP缩减指数进行平滑。1990年和2000年两组数据的统计口径不完全一样 ,1990年统计对象范 围较2000年小，外来人口的居住时间 为1年,2000年人口普查对外来人口的界定 为半年,因此，1990年的指标相对2000年的指标会偏小。但在现有统计 资料下, 是最接近实际的城市化水平指标。412 实证结果对于基于面板数据分析的估计方程 2式，采用F GLS估计，回归结果见 表4。回归11是含有固定效应的城市化水平与人均 GDP的估计，人均

26、GDP对城 市化水平的弹性显著，为01420。回归12和回归13分别是不含有固定效应和含有 固定效应的多解释变量的回归 结果，显然存在时间固定效应，但回归12中的人均 GDP系数不显著,回归13人均GDP的系数通过10%显著水平检验，但未通过5% 显著水平的检验，第二、第三产业比重的系数也不显著。较为突出的是高等教育 水平的弹性特别大，考虑到可能存在多重共线性，在3期李 郇：中国城市化滞后的经济因素基于面板数据的国际比较427回归14中剔除了高等教育水平变量，回归结果较为理想，第二产业比 重、第三产业比重 和国际贸易比重的系数都显著，对城市化水平的弹性分别为 01196、01197和01103

27、。为了稳健性起见,进一步对方程(3式进行估计。由于采用时间序列数据,首先进 行布罗斯-戈德费尔德(Breusch 2G oldf rey自相关 检验。发现在5%, re 2sid (-1的系数显著,而resid (-2的系数不显著,A过程,故在 回归中用两阶段估计克服自相关。表 4T ab 14 U rb d ata回归回归13回归14常数项83333(12134 :37333(17215 2174333(171309 4175333(99156 d24129333(27013 2150333(141298 4169333(14115 Log (gdp01018(01483 010373(11

28、8465 0132333(23162 Log (pro014203(53100 0106(11149 01041(1133 0119333(3169 Log (seve-010733(-2127 01030(1122 0119333(3171 Log (trad0115333(7173 0107333(51306 0110333(51714 R 2squared0199780199801999019993Durbin 2Wat son 0199571177611451112595 注：括号内为T统计量,333代表显著水平1%, 33代表显著水平5%, 3代表显著水平10%。表5我国城市化进程影

29、响因素的回归结果时间数据T ab 15 U rbanization in China time series d ata回归 15 回归 16 常数项-3112/333(-20167 -2121333(-4113 Log (gdp 0123333(10153 011333(2116 Log (pro 011633(2119 Log (seve 011933(2115 Log (trad 0101(0103 Log (edu 0105333(2199 Ar (1 0163(4110 019133310191R 2squared 01990197Durbin 2Wat son 11881158注：

30、括号内为T统计量，333代表显著水平1%, 33代表显著水平5%。表5显示了回归结果，回归15是城市化水平与人均GDP的对数回归，人均GDP的系数通过1%显著水平下的检验，显示人均GDP对城市化的弹 性是01233, D -W落在无自相关结 论区； 回归16是加入第二产业的比例、第三产业的比例、高等教育水平、国际贸易指标，除国际贸易的系数 完全不显著外，其他系数都通过1%显著水平下的检验，贸易变量的回归结 果不显著，这可能是由于贸易发展与 第三 产业之间存在多重共线性的问题。估计结果显示，第二产业的比例、第三产业的比例、高等教育水平对城市 化的弹性分别是01163、01187、01048,较面

31、板数据分析的估计弹性 小，进一步说 明了面板数据分析由于428 地 理 研 究24卷采用了人口普查数据，能较真实地反映 人均GDP对城市化的影响综合方程2式和方程3式的回归结果,我国人均GDP、第二产业比重、 第三产业比 重和国际贸易比重对城市化水平的弹性采用板面回归中的结果分别为 01420、01196 01197和01103,高等教育水平的弹性采用时间序列回归中的弹性 ，为0。由于数据缺乏，在板面回归中没有加入高等教育变量，为了和世界模型比较，采用了时间序列中的高等教育弹 性，从回归14和回归16的系数比较 来看，存在一定的可比性，虽然该方法不甚严谨，但不失为一种较好的替代。5 比较分析，

32、、三产业比重和国际贸易比重对城市化水平的弹性，弹性进行比较（见 表6。,一方面说明两个模式估计结果的稳健性，另一方。但进一步发现中国经 济增长对城市化，约相当于世界平均水平的7613%,其中，第三产业比重的弹性相 差最大，约相当于世界平均水平的4318%,其次是第二产业比重、高等教育水平和 国际贸易，分别相当于世界平均水平的 5613%、。5614%和7115%。表6 经济增长对城市化影响的弹性比较T ab 16 E ffects of elasticity of econo mic grow th on urb ani zati on人均GDP第二产业比重第三产业比重高等教育水平国际贸易世界

33、（中低收入组015500134801449010850114仲 国0142001196011970104801103差 距比（中国 / 世界 0176301563014380156401715 我国经济因素对城市化影响低于世界水平，与我国独特的城市化模式有密切联系。改革开放以前，受到户籍制度的限制，我国的城市化水平滞后于经济增长水平；改 革开放以后，户籍制度仍然存在，并出现了以乡镇企业发展和外商直接投资为动力 的 自下而上”的城市化模式1517,导致了非农产业的空间分散。首先，自下而上”模式影响了我国城乡人口移动的特点，制约了城市化水 平的提高。在该模式下人口的地域转移多种多样，但总体来说，这

34、些流动人口没有割断与土地的联系，往往在非农产业中从事劳动密集型工作和非正式的服务业工作，以临时工、合同工、自谋职业为主要工作形式，工作的流动性较大，大量在乡 镇企业和外资企业工作，不享受城市户籍居民享有的社会福利保障制度，不纳入传 统的城市人口统计范围。自下而上”模式移动的人口虽然数量庞大，但工资较 低、生活方式单一、居住群落形态分散，没有真正融入城市化过程。其次，自下而上”模式带来的是产业布局的分散，乡镇企业的发展主要集 中在乡镇 本土，乡镇企业发展对我国经济增长贡献很大18，但由于大部分的乡镇企业没有进入城市，产业工人固定在农村的土地上。在乡镇一级的投资带来的是 农村非农产业的发展，对城市

35、化水平提高的影响程度就有限；外商直接投资在空间 上常常以 簇群”的形式存在,形成“地方化经济(localization economics而不是城 市化经济 (urbanization econom 2ics ” 1实际上在全球经济一体化的背景下,有一大部分外商直接投资是在中 国寻求低3期李 郇：中国城市化滞后的经济因素基于面板数据的国际比较429成本，以获得竞争优势。在对外交通设施不断完善和地方自主权下放的情况 下，乡镇较城市更能提供低价的土地和更加优惠的税收，这就吸引了外商直接投资 在地级市以下地区，促进了农村工业化。因此，在自下而上”的模式下，局，造成工业、服务业和国际贸易对人口的集聚能

36、力较低 。于精英教育阶段,毛入学率为11%, %水平,也低于世界平均的14%水平,6,发现不同人均收入 水平阶段，。在中低收入阶段，人均GDP对城市化的 影 响最大，第三产业一直是影响城市发展的主要因素；在低收入阶段和中低收入阶段第二产业和第三产业对城市化影响最大，说明第二产业化是城市化的初始动力；在 中高收入阶段，第三产业的影响最大；在高收入阶段高等教育和国际贸易的影响突 出，该结果较以 往基于截面分析的估计结果更加有效。以此为基准，构建了影响我国城市化水平的模型，在我国影响城市化水平 的经济因素中，各要素对城市化水平影响的相对程度总体上呈现出和世界一般模式 相同的规律，一方面说明两个模式估

37、计结果的稳健性，另一方面说明中国城市化基 本遵循世界城市化的一般 规律。最后通过国际比较发现，在我国经济增长对城市 化的弹性小于世界城市化一般模式 中的弹性,约相当于世界平均水平的7613%,其 中，第三产业比重、第二产业比重、高等教育水平和国际贸易，分别相当于世界 平均水平的4318%、5613%、5614%和7115%。第三、二产业和高等教育对城 市化影响较小，是造成我国城市化滞后的主要原因。不可否认，在我国体制约束和外商直接投资低成本扩张下 ，中国特色的自下而上”城市化模式解决了大量农村剩余劳动力的就业问题，创造了大量的社会财富，为我国经济 发展和农村居民收入水平的提高作出了很大的贡献。

38、但 自下而上”的城市化发展至今，也带了一些不可避免得问题，非农产业和居民点的空间分散 降低了第二、三产业的集聚程度，带来了城市化水平的滞后，不仅造成了部分非 农产业人口不能完全享受城市化带来的福利增加，而且造成了大量耕地的流失。 因此，促进我国城市化水平与经济增长水平的协调发展，是落实十六届三中全会提出的科学发展观的重要途径。要促进我国城市化与经济增长的协调发展，首先应该从城市化的体制和政 策着手，消除农村劳动力自由流动的障碍，使那些外出从事非农产业的农村劳动力 能够真正成为城市 的市民，最大限度地把农民从土地上解放出来；其次，通过对农 村土地流转制度的改革，促进农村非农产业用地的集约化使用，

39、不断提高第二产业 的集聚能力，逐步摆脱村村办工业”式的分散的工业化形式，形成有效保护农田和 集中发展工业的合理模式；第三，促进不同规模城镇第三产业发展，发挥其集聚作 用，吸收农村剩余劳动力，实现从农村到城 市居住的转移；第四，大力发展高等教 育事业，促进城市产业结构的转型，发挥城市集聚 效应，通过区域城市体系空间结 构的合理化，实现统筹城乡发展、统筹区域发展。本文揭示了影响城市化滞后的经济因素，并对影响程度进行了度量，但对 各个经济因素导致城市化滞后于经济增长的机制探讨尚欠深入 ,有待今后进一步研 究。430地 理 研 究24卷致谢：审稿专家对本文提出了宝贵意见，徐现祥博士、陈广汉教授在写作过

40、程 中提供指导和帮助，特此表示衷心感谢！参考文献：1 钟水映1经济结构、城市结构与中国城市化发展1见:1武汉：武汉大学 经济发展研究中心,200212 钱纳里1发展的型式1950-19701李新华译1:, 1616913 周一星1城市地理学1北京:14 Moomaw L 1Urba ni zati on a bias toward large cities ? Jour nal of Urba nEcon omic , 1996, 40:135 , 2003, (11 :788616 李文溥，1中国的城市化：水平与结构偏差1见：中国城市化：实证分析与对策研究1厦门：厦门大学出版 社，20011

41、223317 张颖，赵明1论城市化与经济发展的相关性对钱纳里研究成果的辨析与延伸1城市规划汇刊，2003, (4 : 101618 Islam N IGrowt h empirics :a panel data approachQuarterly Journal ofEco nomics , 1995, 110:112711701 9 He nderson J V 仃he urba ni zation process and economic growt h :t he so 2what guestion IJournal of Economic Growt h , 2003,8(1 :477

42、1110 徐现祥，李郇1中国城市经济增长的趋同分析1经济研究，2004,(5 :4048111 王小鲁，樊纲1中国经济增长的可持续性1北京：经济科学出版社，200012112 格林1H 1经济计量分析1王明舰，王永宏 译1北京：中国社会科学出版社,1998184523113 Markuse n J R 1Trade in producer services and in ot her specializedin termediate in put s. American Econ omic Re 2 view ,1989,79(1 :8595114 G laeser E 1Learning i

43、n cities. NBER working paper 627111997115 许学强，等1我国经济的全球化对城镇体系的影响1地理研究，1995,14(3 :113116 薛凤旋，杨春1珠江三角洲的外向型城市化1见:许学强，等编1中国乡村城市转型与协调发展1北京 科 学出版社,19981281293117 崔功豪，马润潮1中国自下而上城市化的发展及其机制1地理学报，1999, 54(2 :106113118 苗长虹1我国城乡工业联系及协调发展研究 1地理研究，1997,16(2 :113119 潘佐红，张帆1中国城市生产率1见：中国城市化：实证分析与对策研究1厦门：厦门大学出版社,2001

44、158 641The effects of econo mic grow thon Chin ese urba ni zati on :pa nel data approachL I Xun(Ce nter for Urba n and Regi onal Studies , Zhon gsha n Un iversity , Guan gzhou 510275, Chi na Abstract :The coord in ati on betwee n t he levels of urba ni zati on and econo mic growt h is very importa n

45、t to realize rural 2urba n and regi onal develop ment as a whole 1But China s urbani 2 zation level lags behind eco nomic growt h level seriously 1This paper aims to probe into t he econo mic factors t hat con tribute to t he lag and to make quantitative analysis on it s force 1期3李 ：中国城市化滞后的经济因素 一一郇

46、一基于面板数据的国际比较 431 This topic has bee n discussed exte nsively by scholar s using t he gen eral modelwit h t he panel data of cro ss2co unt ry in t he wo rld1 The empirical growt h literat ure has bee n docu2 app roach in cro ss2co unt ry st udies1 men ted t hat t he estimate of panel data app roach i

47、s mo re ro bust t han t hat of cro ss2sectio nal n atio nal t rade beco mes o ut standing1 by World Bank s W orl d Develo p ment Re port , and t hen we cbanst ruc world model which will affect urba ni zatio n Ievel1 By using t he sta ndard an alysis tool - panel an alysis in t rans2 n atio nal eco n

48、o mic empirical an alysis , we fo und t hat in t he perio d of low and middle2 in2 t he main force of urba ni zatio n , t he seco n dary in dust ry sho uld be t he orig inal force of ur2 bani zatio n1 In t he period of high and middle2 inco me , t he force of tertiary in dust ry has t he greatest ef

49、fect while in t he period ofhigh2 inco me , t he force of higher educatio n and in ter2 co me gro up , t hen we select 70 co unt ries and data bet wee n 1982 and 1997 which are offered Based o n t he wo rld mo del , we co nst ruct a model which includes t he facto rs t hat will affect China urbaniza

50、tio n level1 By using t he fo urt h and fift h census data and ot her offi2 cial statistic data , we make a quantitative analysis o n t he eco no mic factor s which co nt rib2 ute to t he lag of China s urbanizatio n and fo und t hat t he elasticities of per capitaGD P , sec2 o n dary in dust ry rat

51、io , tertiary in dust ry ratio , i nternatio nal t rade and higher educatio n to urbanizatio n are 01 420,01 196,01 197,01 103 and 01 048 respectivelyl Fin ally , t hro ugh t he co mpariso n bet wee n differe nt co unt ries , we fo und t hat t he force of each eco no mic factor in China is t he same

52、 as t hat in t he world , which means t hat t he e2 valuatio n result of t he t wo model s is ro bust o n t he o ne hand , and t hat China s urbanizatio n is in co nfo rmit y wit h t he general law of world urbanizatio n o n t he ot her hand1 However , s f urt her analysis shows t hat t heforce of e

53、co no mic growt h , seco n dary in dust ry , tertiary in2 dust ry and higher educatio n are relatively laggard in China1 A mo ng t hem , t he difference of tertiary in dust ry s elasticit y to urba ni zatio n is mo st evide nt , being o nly 431 8 % of t he world , and t he n ext is seco n dary in du

54、st ry ratio , higher educatio n level and intern atio nal t rade , which are 561 3 % , 561 4 % and 711 5 % respectively1 And t he eco no mic growt h s e2 lasticit y to urbanizatio n is 761 3 % of t hat in t he world1 The mainreaso n fo r t his p heno meno n is t he clo se relatio nship wit h China s

55、 unique ibanizatio n mode1 The bot to m2up urbanizatio n , motivated by township enterp rises as well as foreig n inv est ment result s in t he dece nt ralizatio n of no n 2agricult ural in dust ries and pop 2 ulatio n1 Therefore , China sho uld p ro mote t he up grade of tertiary in dust ry and dev

56、elop higher educatio n vigoro usly by imp roving t he agglo meratio n abilit y of seco n dary in dust ry , repeal urba ni zatio n system and policy o bstacle , thereby realize t he coord in ated develop 2 ment bet wee n urba ni zatio n and eco no mic growt h1 Key words :eco no mic growt h ; urba ni zatio n ; panel data co me , per capita GDP has t he greatest effect o n urba ni zatio n1 Si nce t he tertiary in dust ry is First , we divide co unt ries into low2 inco me gro up , middle2i neo me gro up and high2 in2