城市化與縣域經濟增長差異范文

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城市化是社會經濟發展的動因與推動力，這是由于城市化除了推動社會生產力發展與變革，還表現為城市數量的增加、非農人口和第二三產業的集聚。從城市經濟學的角度來看，城市化是在空間體系下的一種經濟轉化過程，人口和經濟之所以在城市集中是集聚效應和輻射效應產生的結果，城市化可以推動經濟增長，而經濟增長也會帶來城市化水平的提高。而從世界各國的城市化發展的歷史過程來看，城市化與經濟增長之間存在著很強的正相關關系，城市化既是經濟增長的結果，也是經濟增長的動因。基于此，本文結合時間和空間分析了城市化對湖南省縣域經濟增長的影響，并從對比的角度分析了運用經典線性回歸分析城市化與經濟增長之間關系的缺陷。

一、變量選擇與空間計量模型的構建

(一)變量選擇由于要研究城市化對縣域經濟增長的關系，因此需要選擇城市化與經濟增長數據，而城市化常常伴隨著人口集聚與產業集聚，所以本文運用2010年湖南省各地級市中的縣域GDP作為被解釋變量、非農人口數、第二產業以及第三產業分別對GDP占比作為解釋變量，來分析縣域城市化對經濟增長的影響，這些數據都來源于湖南省各地級市2010年統計公報以及各地級市的統計年鑒。

(二)數據的空間自相關檢驗1.全局空間自相關對于全局空間自相關的檢驗，一般使用Moran所定義的全局Moran'I相關系數進行判斷，其相關系數的定義為。其中，xi、xj、分別為i、j地區的指標值，x為各地區的平均值。ωij為二元空間權重矩陣的系數。在空間自相關的分析當中，鄰近位置關系的度量是一定規則的，一般來說，相鄰位置的度量主要有三種方法:直接四鄰域鄰近(Rooks)，對角線方向四鄰域鄰近(Bishops)和八鄰域鄰近(Queen's)。根據本文的需要，我們采用Rooks權重方法。因此，在上式中，空間權重矩陣W的定義為:如果i和j相鄰，則令ωij=1，如果不相鄰，則令ωij=0。Moran'I的取值范圍為－1≤Moran'sI≤1。Moran'I取負值表示空間負相關，等于零表示空間不相關，大于零表示空間正相關。2.空間滯后回歸模型(SLM)空間滯后回歸模型的一般表達式為:其中，y為因變量的觀測向量，Wy是帶有權重矩陣W的空間滯后因子，ρ為空間回歸系數，β為回歸系數，ε是獨立的誤差向量。

二、實證分析

(一)變量的空間自相關檢驗根據全局Moran'I指數，我們以湖南省122個縣的數據為樣本，計算了與的全局Moran'I結果，計算結果如表1所示。從表1可以看出，變量的Moran'I值都通過了顯著性檢驗，由此表明湖南省122個縣的GDP和非農人口之間存在著顯著的空間依賴性。圖1顯示的是GDP的Moran'I散點圖，從圖中可以看出，湖南省縣域經濟主要集中在第一象限和第三象限，表現為高—高和低—低占主導地位，即具有較高GDP的縣與較高GDP的縣相鄰近，較低GDP的縣與較低GDP的縣相鄰近。圖2則給出了GDP的聚類圖，從中可以清楚地看出高—高、低—低縣的比鄰情況，其中較高GDP的縣主要集中在湘東地區，以長株潭為主，較低GDP的縣主要集中在湘西地區，以懷化、湘西州為主。這種現象形成了湖南省縣域經濟的空間“俱樂部”現象。非農人口數的Moran'I散點圖與空間自相關聚類圖如圖3和圖4所示，從圖中可以看出，湖南省縣域城市非農人口的分布具有高—高、低—低聚集分布情況，且大部分分布在中部縣域。從上面的分析可以看出，湖南省縣各縣城市化與經濟增長在空間上存在顯著的空間相關性，因此，在分析時不能忽視空間因素的影響，這就使得在分析時經典線性回歸的OLS估計不可行，必須運用空間計量對城市化與經濟增長的關系進行分析。

(二)空間計量估計與分析根據前面的空間自相關分析可以發現湖南省縣域的城市化與經濟增長具有空間依賴性，必須運用空間計量方法進行分析，因此，為了對比的需要，先利用湖南省2010年122個縣區的GDP、非農人口數、第二產業與第三產業比重的數據進行經典的最小二乘估計，然后運用極大似然法估計空間計量模型。1.經典線性回歸的OLS估計結果從表2可以看出，OLS估計的F統計量值為41.98，在1%的水平上非常顯著，說明模型整體上通過顯著性檢驗，模型的擬合優度為51.63%，說明擬合優度一般，這可能是由于忽略了空間相關性而導致的后果。SBZ、TBZ與LNRK對GDP回歸的結果在1%的水平上都顯著為正，與預期的結果一樣，說明城市化對湖南省縣域經濟增長具有促進作用。而由于前面分析，解釋變量與被解釋變量存在空間自相關，因此需運用空間計量模型對其進行分析，但是到底應該選擇空間滯后模型(SLM)還是空間誤差模型(SEM)。根據Anselin(2005)的觀點，判斷建立空間滯后模型還是空間誤差模型可以通過拉格朗日乘子LM(lag)和LM(error)，以及穩健性格朗日乘子RobustLM(lag)和RobustLM(error)來進行判斷，如果LM(lag)和LM(error)只有一個顯著，則選擇顯著所對應的模型，若兩者都顯著，這時候就要判斷RobustLM(lag)和RobustLM(error)的顯著性，選擇Robust指標中更加顯著的那一個構建模型。從表2中的空間依賴性檢驗可以發現，LM(lag)和LM(error)都顯著，因此，要判斷RobustLM(lag)和RobustLM(error)的顯著性，從這兩個指標的P值可以看出，RobustLM(lag)的顯著性(P值為0.0000)要大于RobustLM(error)的顯著性(P值為0.0698)，因此本文需要構建空間滯后模型。2.SLM估計與經典線性回歸估計的結果比較從表2和表3的結果可以看出，SLM模型的擬合優度值為72.90%，高于OLS估計的51.53%，顯然，考慮空間相關性后，模型的擬合度變得更好。此外根據LogL、AIC、SC的比較來看，SLM估計結果中的LogL值(－77.8056)大于OLS估計的LogL值(－107.669)，但是SLM估計的AIC和SC數值(分別為165.611和179.631)小于OLS的AIC和SC值(分別為223.337和234.553)，由此說明SLM模型要優與OLS估計模型，引入空間效應明顯增強的模型的解釋能力。此外，兩個模型估計解釋變量系數的結果也有所差異，從表2和表3的結果可以看出，SLM估計的結果明顯降低解釋變量的系數，即SBZ、TBZ、LNRK的系數從OLS估計的4.43、3.01、0.73降低到了SLM模型的2.91、1.89、0.61，說明忽視空間因素的OLS估計高估了城市化對縣域經濟增長的作用。

三、結論

本文運用空間滯后模型分析了湖南省縣域城市化對經濟增長的影響，研究結果表明:(1)湖南省縣域城市化與經濟增長存在空間依賴性。從本文變量的空間自相關結論來看，城市化過程中的非農人口具有顯著的空間相關性，非農人口以湘中地區聚集。但經濟增長具有顯著的“俱樂部”現象，表現為高聚集區域為以長株潭為主的湘東地區，而低聚集區域主要以湘西為主。此外，SLM模型估計顯示空間滯后回歸系數為正且顯著，說明湖南省的縣域經濟具有溢出效應，但這種溢出效應不足，具體表現為湘東地區成為湖南省的“增長極”，這種狀況可能會由于集聚效應使得湘東地區越來越發展，而湘西北地區則越來越落后。(2)城市化對縣域經濟增長具有促進作用。從SLM模型估計的結果可以看出，城市化過程中的第二產業、第三產業以及非農人口數對經濟增長具有正的影響，且第二、三產業與非農人口每增加一個百分點，將會促進湖南省縣域經濟分別增長2.91%、1.89%和0.61%。從以上的結論可以看出，當前要發展湖南省縣域經濟，應該加大城市化的力度，促進人口與產業向城市聚集，從而促進縣域經濟增長，其中必須加大對第二產業的吸引力度，使沿海更多的第二產業向湖南省聚集，同時要加大第三產業的發展力度，使第三產業成為推動湖南省縣域經濟增長的一個重要部分。此外，由于縣域經濟的空間相關性以及溢出效應的存在，還應加大縣與縣之間的交流與合作，降低湘東與湘西之間的發展差距，促進湖南省縣域經濟和諧更好更快地發展。

作者：黃利文 彭丹丹 彭秀麗 單位：南開大學經濟學院 吉首大學商學院