中国省域人口城镇化影响因素研究

陈炫轮 刘直宗

◆摘  要：文章以全国各省份的城镇人口比例为指标，并以其人均GDP，第二产业增加值，每十万人高校的在校生人数，社会消费品零售品总额，国内发明专利申请授权量等指标对我国省域人口城镇化影响因素进行研究。选取了我国31个省域2011-2019年九年的面板数据，综合利用Geoda软件以及stata软件对数据进行分析建模，结合软件检验的结果，本文最终选择时间固定效应的SDM模型进行回归，并得出如下结论：经济发展水平以及教育水平对人口城镇化有着显著的正向作用，而第二产业发展水平以及消费市场活跃度对于人口城镇化水平的影响并不显著。

◆关键詞：人口城镇化;影响因素研究;时间固定效应;SDM模型

一、引言与文献综述

中国自改革开放以来，城市化的速度得到了显著的提高。慕海平认为，真正的城市化应该是产业，人口，土地，社会，农村五个方面的协调发展，而人口城市化的加速则是经济发展的一个重要因素。当前，我国正在进行新型城市化建设，对其影响因素进行探讨，对其进行研究是十分必要的。

长期以来，国内学者一直在研究人口城市化的驱动机理，李芃等运用主成分及多元回归方法，认为重庆的城镇化程度主要受第二产业的影响。王胜男等运用主成分及多元线性回归方法，研究了海南省各发展阶段的城市化水平。黄亚平等运用偏相关理论，对我国落后山区农村地区的城镇化水平进行了实证研究。王发曾利用灰色关联度方法对山东，中原，关中地区的城市化水平进行了分析，认为经济水平，人口集聚程度，农业生产水平，卫生保健水平是影响城市化水平的重要因素。本文在对空间要素进行分析的同时，也将时间因素进入了进来，从而使基于空间的面板数据研究更具有科学性。

二、数据的选取与空间相关性检验

为了研究我国省域人口城镇化的影响因素，本文选取了2011-2019年31个省份六个方面的指标，分别是分地区年末城镇人口比重（Y），人均地区生产总值（X1），第二产业增加值（X2），每十万人口高等学校在校学生数（X3），社会消费品零售品总额（X4），国内发明专利申请授权量（X5），其中Y代表人口城镇化水平;X1代表经济发展水平;X2代表第二产业发展水平;X3代表教育水平;X4代表消费市场的活跃度;X5代表区域创新水平。本文数据均来自国家统计局官网以及《中国统计年鉴》。

搜集完数据以后，首先利用Geoda软件产生近九年全国省域人口城镇化莫兰指数以及相对应的p值，以此来初步判断我国省域人口城镇化水平是否具有空间集聚效应。

从莫兰指数可以看出，全国31个省域人口城镇化的全局莫兰指数均在0.3以上，且p值均显著拒绝原假设，这说明31个省份的人口城市化水平并非完全的随机分布，而是呈现出明显的整体空间正相关关系。

三、空间计量模型的检验与选择

为了进一步准确的判断是采用普通的面板OLS回归，还是使用空间计量模型进行回归，本文采用stata软件对面板数据进行LM检验从LM检验的结果来看，空间误差效应以及空间滞后效应的p值均显著，因此我们应该选择相应的空间计量模型而非普通的面板OLS回归模型。此外，由于空间误差效应以及空间滞后效应均显著，故此时应该设定模型为SDM模型，然后在作进一步的检验分析。

在此基础上，我们使用 HAUSMAN检验，以确定是否使用了一个随机效应模型，而 检验的p值为0.00，从而排除了原有的假定，使用固定效应模型。

紧接着对SDM模型进行模型稳健性检验，即LR检验以及Wald检验，看SDM模型能否退化为SLM模型或者SEM模型。

LR检验以及Wald检验结果均显示拒绝原假设，即SDM模型不能退化为SAR模型以及SEM模型。因此，本文最终选择SDM模型来对所选数据进行估计。结果如下表所示：

结果显示，X1，X3对Y的影响显著为正，X2，X4对Y的影响并不显著而X5对Y的影响显著为负。这说明，经济发展水平以及教育水平对人口城镇化有着显著的正向作用，而第二产业发展水平以及消费市场活跃度对于人口城镇化水平的影响并不显著。

四、结论与启示

通过以上研究，我们可以得到如下结论与启示：（1）我国人口城市化水平与区域之间存在着显著的空间相关性，且空间外溢作用十分明显;（2）经济发展和教育发展程度的提高，都会对人口城市化产生积极的影响;（3）消费品零售总额和第二产业增加值对城市化的影响不大，主要是由于消费市场发展不够成熟，社会保障制度不健全，对人口城市化的拉动作用也不大。

参考文献

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[5]黄亚平，林小如.欠发达山区县域新型城镇化动力机制探讨———以湖北省为例[J].城市规划学刊，2012（04）：44-50.

[6]王发曾.山东半岛、中原、关中城市群地区的城镇化状态与动力机制[J].经济地理，2010，30（06）：918-925.

作者简介

陈炫轮（1997-），男，河南信阳人，硕士研究生，主要研究方向大数据分析。