Scientia Geographica Sinica 2016 , 36 (6): 813-819 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.06.002

Orginal Article

1978~2014年中国城市化与经济增长关系研究——基于省域面板数据

管卫华¹^,²^,, 姚云霞¹, 彭鑫¹, 魏也华³, 张惠¹

1.南京师范大学地理科学学院,江苏南京 210023
2.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京 210023
3.犹他大学地理系及公共与国际事务研究院, 美国盐湖城 84112-9155

The Relationship of Urbanization and Economic Growth in China Based on the Provincial Panel Data in 1978-2014

Guan Weihua¹^,²^,, Yao Yunxia¹, Peng Xin¹, Wei Yehua³, Zhang Hui¹

1.School of Geography Science, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China
2. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, Jiangsu, China
3. Department of Geography and IPIA, the University of Utah, Salt Lake City, Utah 84112-9155, USA

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2016）06-0813-07

收稿日期: 2015-04-15

修回日期: 2015-09-12

网络出版日期: 2016-10-20

基金资助: 国家自然科学基金重大项目 (41590844) 、国家自然科学重点基金项目 (41430635)、国家自然科学基金项目 (41271128,41329001) 、江苏高校优势学科建设工程项目 (地理学)资助

作者简介:

作者简介：管卫华(1970-),男,江苏南通人,博士,教授,主要从事城市和区域经济地理研究。E-mail: guanweihua@njnu.edu.cn

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摘要

利用省域面板数据进行单位根检验和协整检验,对1978~2014年中国(不包括港澳台地区)经济增长和城市化的关系,以及不同省域经济增长与城市化作用程度进行研究,同时运用Mann-Kendall方法将中国城市化增长分成1978~1995年和1996~2014年两个阶段,并对不同阶段中国省域经济增长和城市化的相互作用关系进行研究,结果表明：① 1978~2014年中国经济增长对城市化具有促进作用,从各省域的相互作用程度来看呈现中东部较低,西南和东北部较高的区域格局,同时此阶段城市化对于经济增长的作用并没有得到证实。② 1978~1995年中国城市化和经济增长之间的相互作用关系没有得到证实。③ 1996~2014年中国城市化与经济增长相互促进,从各省域城市化对经济增长的作用强度来看呈现出中东部低,而周边内陆省区高的区域格局,而经济增长对城市化作用的区域格局与之相反。

关键词： 城市化 ; 经济增长 ; 面板数据 ; Mann-Kendal法 ; 中国

Abstract

After the reform and opening up, with the rapid development of China's economic and acceleration urbanization, the relationship between urbanization and economic growth in China has received more and more attention. Building up the panel data model based on the panel data of thirty provinces, municipalities and autonomous regions, this article studies the interaction between urbanization and economic growth from 1978 to 2014. At the same time, through comparatively analyzing the relationship between urbanization and economic growth in the different stages of urbanization since 1978, the article tries to reveal the interactive difference between urbanization and economic growth in the different stages of urbanization, and the change of regional pattern stemming from the interaction between urbanization and economic growth. Based on the Mann-Kendall method, the article divides the development of China’s urbanization into two stages of 1978-1995 and 1996-2014. Through the unit root test and cointegration test by the panel data of provinces, the article analyzes the interactive degree of urbanization and economic growth comparatively in the different stages since 1978. The research results show as follows: 1) In 1978-2014, Chinese economic growth promotes urbanization and forms the regional pattern of presentation low in central and high in the north and the south China. At the same time, the role of urbanization for the economic growth has not been confirmed. 2) The interaction between urbanization and economic growth is not confirmed in 1978-1995. 3) In 1996-2014, Chinese urbanization and China’s economic growth are of mutual promotion obviously, and urbanization role in promoting economic growth is greater than the role of economic growth. Regional pattern formed by economic growth promoting urbanization show features of high in Middle East China and low in the inland areas, while the truth is just the reverse about regional pattern formed by urbanization promoting economic growth. All of those show that in the more developed areas economic growth promotes a more significant to urbanization, and in the backward areas urbanization gives a great push to economic growth.

Keywords： urbanization ; economic growth ; panel data ; Mann-Kendal Method ; China

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管卫华, 姚云霞, 彭鑫, 魏也华, 张惠. 1978~2014年中国城市化与经济增长关系研究——基于省域面板数据[J]. , 2016, 36(6): 813-819 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.06.002

Guan Weihua, Yao Yunxia, Peng Xin, Wei Yehua, Zhang Hui. The Relationship of Urbanization and Economic Growth in China Based on the Provincial Panel Data in 1978-2014[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(6): 813-819 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.06.002

由于城市化与经济增长关系的复杂,城市化与经济发展的作用过程,不仅是经济发展对城市化单向带动的因果作用过程,实际上则是一种更为复杂的双向的互动反馈过程^[15]。因此,本文运用Mann-Kendall方法对改革开放以来中国城市化发展阶段进行划分,选取中国30个省、市、自治区（四川与重庆合并,不包括港澳台）数据模型方法分析改革开放以来不同城市化阶段中国省域城市化与经济增长关系的区域格局进行研究。通过研究旨在探讨不同阶段中国城市化与经济增长作用关系及其强弱的差异,以及中国省域间城市化与经济增长的相互作用程度的区域差异,从而得出不同阶段中国城市化与经济增长关系的区域格局。

1 研究方法与数据来源

1.1 指标选择与处理

本文选取城市化率即城镇人口占总人口的比率作为城市化水平指标,选取人均GDP作为经济增长水平指标。为了消除物价水平的影响,利用30个省、市、自治区历年人均国内生产总值指数对人均GDP进行调整,计算得出以1978年为基期的实际人均GDP作为衡量各省、市、自治区经济增长的指标。此外为了消除观测数据的异方差情况,分别对人均GDP以及城市化率指标取对数,建立相应的对数模型来分析问题,文中分别用lnG和lnU来表示。

1.2 研究方法

1.2.1 面板数据模型

面板数据是指包含若干个截面个体成员在一段时期内的样本数据集合^[16]。把基于面板数据的回归模型称之为面板数据模型,面板数据模型就是把时间序列沿空间方向扩展或把截面数据沿时间方向扩展而成的二维结构的数据集合^[17]。根据对于解释变量的系数和他们的截距项的不同限制,可以将面板数据模型分为混合回归模型、变截距模型以及变系数模型。

1.2.2 Mann-Kendall法

该方法是根据时间序列,来构造两个标准正态分布的统计量UF和UB,通过绘制两条曲线的统计图来判断突变点的位置和突变区域。若UF或UB的值大于0,则表示时间序列呈上升趋势;小于0则表示呈下降趋势。当它们超过临界直线（给定的显著性水平）时成明显上升或下降的趋势,超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域。如果UF和UB两条曲线出现交点,且交点在临界直线之间,那么交点对应的时刻便是突变开始的时间^[18]。

1.3 数据来源

数据主要来自历年《中国统计年鉴》^[19]以及《新中国60年统计资料汇编》^[20],文中将四川省和重庆市合并进行整体研究。此外鉴于河北、福建、浙江、山东、广东、广西、贵州、云南、西藏、陕西、新疆和四川的城镇人口部分年份数据缺失,故采用非农人口增长率推算其缺失年份的城镇人口数量,进而求得其城市化率。研究区不包括港澳台地区。

2 实证分析

改革开放以来,中国进入了一个经济和城市化都快速发展的时代。1978年中国城镇人口只有1.72亿,到2014年增至7.49亿,城市数量也相应的由193个增至658个,城市化率则由17.92%提升到54.77%,达到世界平均水平。与此同时,中国人均国内生产总值也由1978年的381元增至2014年的46 629元,增长了120多倍（图1）。

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图1 1978~2014年中国城市化率和人均GDP关系

Fig.1 The relationship between urbanization rate and GDP per capita in 1978-2014

2.1 1978~2014年省域面板数据分析

2.1.1 面板数据单位根检验

对于下式所示的面板回归模型：

$\begin{matrix} y_{it} = ρ_{i} y_{it - 1} + X_{it} δ_{i} + ε_{it} \end{matrix}$ $\begin{matrix} (i = 1,2 .... N; t = 1,2 ... T) \end{matrix}$ (1)

式中, $\begin{matrix} X_{it} \end{matrix}$ 代表外生变量,包括个体固定效应或者时间趋势, $\begin{matrix} ρ_{i} \end{matrix}$ 是自回归系数, $\begin{matrix} ε_{it} \end{matrix}$ 为误差项, $\begin{matrix} δ_{i} \end{matrix}$ 为残差系数。如果 $\begin{matrix} |ρ_{i}| \end{matrix}$ <1,则序列 $\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}$ 是平稳的;如果 $\begin{matrix} |ρ_{i}| \end{matrix}$ =1,则序列 $\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}$ 包含一个单位根,即 $\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}$ 是非平稳的^[21]。

面板数据单位根的检验方法分为两种：第一种是假定各个截面有相同的单位根（如LLC）;第二种是假定各截面序列具有不同的单位根（如IPS）^[22]。文中选取LLC和 IPS两种检验方法,有效地避免了单一检验方法带来的不确定性,提高实验的准确度。1978~2014年面板数据单位根检验结果见表1。

表1 1978~2014年面板数据单位根检验

Table 1 The unit root test of panel data in 1978-2014

变量	LLC	IPS
lnU	0.5747(0.7117)	5.4280(1.0000)
lnG	-1.4577(0.0725)	6.8615(1.0000)
△lnU	-21.6402(0.0000)	-22.7115(0.0000)
△lnG	-10.6127(0.0000)	-13.0503(0.0000)

注：括号中数字为Prob.值,表示在10%,5%,1%水平下显著。

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单位根检验结果显示,lnU和lnG序列不平稳;lnU和lnG在一阶差分序列10%,5%,1%的置信水平下都显著平稳,因此可以认定1978~2014年lnU和lnG为一阶平稳序列。

2.1.2 面板模型的选择

在对面板数据模型进行估计时,需要对所建立的模型进行检验,即检验样本数据符合混合回归模型、变截距模型还是变系数模型。模型形式检验的方法是协方差分析检验,对于含有N个截面成员的面板数据模型：

$\begin{matrix} y_{it} = α_{i} + β_{1 i} x_{1 it} + β_{2 i} x_{2 it} + ...... + β_{ki} x_{kit} + δ_{it} \end{matrix}$ （2）

式中, $\begin{matrix} y \end{matrix}$ 为因变量, $\begin{matrix} x \end{matrix}$ 为自变量, $\begin{matrix} β \end{matrix}$ 为系数, $\begin{matrix} α \end{matrix}$ 为常数,i为第i个截面,t为年份, $\begin{matrix} δ \end{matrix}$ 为残差。

即检验如下两个原假设：

$\begin{matrix} H_{0} \end{matrix}$ ：模型（2）中的解释变量系数对于所有的截面成员是相同的,但截距项不同则变成了变截距模型：

$\begin{matrix} y_{it} = α_{i} + β_{1} x_{1 it} + β_{2} x_{2 it} + ...... + β_{k} x_{kit} + δ_{it} \end{matrix}$ （3）

$\begin{matrix} H_{1} \end{matrix}$ ：模型（2）中的解释变量系数和截距项对于所有的截距成员都是相同的。即该模型形式为混合回归模型：

$\begin{matrix} y_{it} = α + β_{1} x_{1 it} + β_{2} x_{2 it} + ...... + β_{k} x_{kit} + δ_{it} \end{matrix}$ （4）

模型形式检验有如下两个F检验统计量：

$\begin{matrix} F_{2} = \frac{(S_{3} - S_{1}) / [(N - 1) (k + 1)]}{\frac{S_{1}}{[NT - N (k + 1)]}} ~ F [(N - 1) (k + 1)], \\ [NT - N (k + 1)] \end{matrix}$ （5）

$\begin{matrix} F_{1} = \frac{(S_{2} - S_{1}) / [(N - 1) k]}{\frac{S_{1}}{[NT - N (k + 1)]}} ~ F [(N - 1) k], \\ [NT - N (k + 1)] \end{matrix}$ （6）

式中, $\begin{matrix} S_{1} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} S_{2} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} S_{3} \end{matrix}$ 分别是模型（2）、（3）、（4）的回归残差平方和, $\begin{matrix} N \end{matrix}$ 是截面成员个数, $\begin{matrix} T \end{matrix}$ 是每个截面成员的样本观测时期数, $\begin{matrix} k \end{matrix}$ 是非常数项解释变量的个数。在原假设 $\begin{matrix} H_{1} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} H_{0} \end{matrix}$ 成立的条件下,检验统计量 $\begin{matrix} F_{2} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} F_{1} \end{matrix}$ 分别服从特定自由度的 $\begin{matrix} F \end{matrix}$ 分布^[23]。

运用Eviews6.0软件可以得出在1978~2014年时间段的面板数据模型中：

$\begin{matrix} S_{1} \end{matrix}$ =44.420 7, $\begin{matrix} S_{2} \end{matrix}$ =104.771 3, $\begin{matrix} S_{3} \end{matrix}$ =226.729 6,

$\begin{matrix} F_{2} \end{matrix}$ =74.307 3, $\begin{matrix} F_{1} \end{matrix}$ =49.197 5

经查询得到 $\begin{matrix} F_{2} \end{matrix}$ 、 $\begin{matrix} F_{1} \end{matrix}$ 均大于其5%显著水平下的 $\begin{matrix} F \end{matrix}$ 统计量的临界值,因此拒绝相应的原假设 $\begin{matrix} H_{1} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} H_{0} \end{matrix}$ 。对于1978~2014年的数据样本来说,应该选择变系数模型较为合适。

2.1.3 1978~2014年面板数据协整检验

在单位根检验的基础之上,运用E-G两步法对经济增长与城市化进行协整检验和长期因果关系分析^[16]。建立如下两个回归模型：

$\begin{matrix} \ln U_{it} = a_{i} + β_{i} \ln G_{it} + δ_{it} \end{matrix}$ （7）

$\begin{matrix} \ln G_{it} = α_{i} + β_{i} \ln U_{it} + δ_{it} [0,1] \end{matrix}$ （8）

对模型（7）来说,运用面板建立回归方程,对残差 $\begin{matrix} δ_{it} \end{matrix}$ 进行平稳性检验。如果残差的检验结果是平稳的,则说明经济增长是城市化的长期原因。同理,模型（8）的残差如果平稳,则说明城市化是经济增长的长期原因,两者存在协整关系。

对1978~2014年省域经济增长和城市化的数据进行协整检验,其残差单位根检验结果显示：模型（8）的残差在10%的显著性水平下不拒绝原假设,表明残差序列有可能具有相同的单位根,即为非平稳序列,模型（7）的残差在10%的显著性水平下拒绝原假设,即为平稳序列;说明在1978~2014年的时间跨度上,经济增长是城市化的长期原因,而城市化对于经济增长的作用不明显。因此对1978~2014年的数据建立如下回归模型：

$\begin{matrix} \ln U_{i} = - 5.625 3 + 9.11 \ln G_{1 t} + 10.38 \ln G_{2 t} + ... + \\ 11.54 \ln G_{30 t} + - 7.24 D_{1} + ... - 8.83 D_{30} \end{matrix}$

t=1978, 1979, …,2014 （9）

对于虚拟变量D_i的取值如下：

$\begin{matrix} D_{i} = \{\begin{matrix} 1 ，如果属于第 i 个截面 i = 1,2, ...., 30 \\ 0 ，其他 \end{matrix} \end{matrix}$

从（9）式可以看出变系数模型的所有参数估计都是非常显著的。常数值为-5.625,表示30个省、市、自治区的lnU指标的平均值。模型的 $\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}$ =0.914 5,说明此模型的拟合度较高。从各截面数据的经济增长对于城市化的弹性系数来看,所有的系数均大于0,并且系数变化倾向介于2到10之间,说明在各个地区都表现为经济增长促进城市化的发展,只是促进的程度不同。

将各省区市的弹性系数划分为高弹性系数、次高弹性系数、中弹性系数、低弹性系数,据此绘制弹性系数分级图（图2）。从图2可见,新疆、天津和吉林的系数较高,即城市化过程受到经济增长的影响相对较大,系数都在10以上,其次是西南部的云南、贵州及南部的广西等省份,再次是东南部方的广东、福建等,以及北方的山西、内蒙、辽宁等省区,系数比较小的省份主要有江苏、山东、海南等。从南北来看,经济增长对城市化的作用总体呈现中部低,南北高的区域格局;从东西来看,两者则呈现东西高,中部低的空间格局。

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图2 弹性系数分级

Fig.2 The classification of elastic coefficient

2.2 中国城市化阶段划分

运用Mann-Kendall法对中国1978~2014年的城市化率的增长率序列进行突变点检验,并绘制出显著性水平a=0.01时的统计量曲线,根据图中交点的位置判断出中国城市化率的增长率在1995年左右出现明显变化,并据此将1978~2014年中国城市化划分为1978~1995和1996~2014年两个阶段（图3）,其中1978~1995年中国城市化率年平均增长率为2.85%,为城市化起步阶段,1996~2014年为中国城市化率年平均增长率为3.4%,中国城市化进入快速发展阶段。

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图3 1978~2014年中国城市化率增长率的MK统计量曲线

Fig.3 Mann-Kendall statistics curve of the growth rate of China's urbanization rate in 1978-2014

2.3 1978~1995年和1996~2014年省域面板数据分析

2.3.1 面板数据单位根检验及面板选择

采用LLC和IPS方法对1978~1995年和1996~2014年相关数据进行单位根检验。检验结果如表2所示。1978~1995年和1996~2014年的lnU、lnG序列,均无法拒绝原假设,表现为序列不平稳;其一阶差分序列在10%,5%,1%的置信水平下都显著稳定,因此可以认定两个阶段的lnU、lnG序列均为一阶平稳序列。

表2 1978~1995年及1996~2014年面板数据单位根检验

Table 2 The unit root test of panel data in 1978-1995 and 1996-2014

	1978~1995年			1996~2014年
变量	LLC		IPS	LLC	IPS
LnU	-2.0792(0.0188)	2.2418(0.9875)		-5.6010（0.0000）	3.2417（0.9994）
LnG	18.4995(1.0000)	22.9403(1.0000)		-1.6844（0.0461）	5.1150（1.0000）
△lnU	-17.8277(0.0000)	-16.2823(0.0000)		-11.1089（0.0000）	-9.0430（0.0000）
△lnG	-9.4685(0.0000)	-5.5334(0.0000)		-6.0140（0.0000）	-4.9480（0.0000）

注：括号中数字为Prob.值,表示在10%,5%,1%水平下显著。

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通过计算得出1978~1995年间 $\begin{matrix} F_{2} \end{matrix}$ =81.788 1, $\begin{matrix} F_{1} \end{matrix}$ =68.109 7,1996~2014年间 $\begin{matrix} F_{2} \end{matrix}$ =68.775 9, $\begin{matrix} F_{1} \end{matrix}$ =46.913 7,均小于其对应的临界值,因此对于不同阶段的面板数据样本来说,应选择变系数模型。

2.3.2 1978~1995年面板数据协整检验

根据1978~1995年省域经济增长和城市化的数据分别建立模型（7）和模型（8）的变系数面板回归模型,并对残差进行单位根检验,其结果显示,残差（7）和残差（8）在10%,5%,1%的置信水平下均不显著,即不能拒绝原假设,为非平稳序列。说明在1978~1995年间,经济增长和城市化之间不存在协整关系,不能证实两者之间存在明显的相互作用。

2.3.3 1996~2014年面板数据协整检验

根据1996~2014年省域经济增长和城市化的数据分别建立模型（7）和模型（8）的变系数面板回归模型,并对残差进行单位根检验,结果表明,残差（7）和残差（8）的单位根检验结果在1%,5%,10%的显著性水平下均明显拒绝原假设,其为平稳序列,说明经济增长和城市化之间存在协整关系,因而建立经济增长和城市化的变系数面板模型,如下：

$\begin{matrix} \ln U_{it} = 0.7424 + 0.0770 \ln G_{1 t} + ... + \\ 0.1247 \ln G_{30 t} + 0.8131 D_{1} + ... 0.3451 D_{30} \end{matrix}$ (10)

$\begin{matrix} \ln G_{it} = - 4.51 + 12.31 \ln U_{1 t} + ... + 6.92 \ln U_{30 t} - \\ 14.39 D_{1} + ... - 2.44 D_{30} \end{matrix}$ （11）

t=1996,1997,…,2014

$\begin{matrix} D_{i} = \{\begin{matrix} 1 ，如果属于第 i 个截面 i = 1,2 ...., 30 \\ 0 ，其他 \end{matrix} \end{matrix}$

从（10）和（11）式看出,变系数模型的所有参数估计都是非常显著的。模型 $\begin{matrix} R^{2} \end{matrix}$ 分别达到0.978 2和0.920 4,说明模型的拟合度较好,分别得出省际间经济增长对于城市化弹性系数及城市化对于经济增长的弹性系数。经济增长对于城市化弹性的系数变化倾向介于0.044 2到0.497 8之间,全部大于0,说明各省、市、自治区的经济增长会促进城市化的发展;城市化对于经济增长的弹性系数变化倾向介于1到16之间,全部大于0,表明还没有出现部分省、市、自治区的过度城市化抑制经济增长的情况,但是对于截面数据而言,其促进的强度有较大的差别。

分别将各省区市的弹性系数划分为高弹性系数、次高弹性系数、中弹性系数、低弹性系数,并据此绘制弹性系数分级图（图4、5）。从图4可见,经济增长对城市化的弹性系数最大的是海南,其次是是中东部的江苏、安徽、河南、四川等;南部的云南、福建、广东等地及西北部的西藏、新疆及青海等弹性系数较低。总体呈现出中东部高,而周边内陆省区低的区域格局,体现出随着东部沿海地区经济快速增长,从而有效带动城市化发展,而周边内陆省区则由于经济增长慢,导致其推进城市化动力不足。

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图4 经济增长对城市化弹性系数分级

Fig.4 The classification of elastic coefficient of economic growth to urbanization

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图5 城市化对经济增长弹性系数分级

Fig.5 The classification of elastic coefficient of urbanization to economic growth

从图5可见,城市化对经济增长的弹性系数最大的是北京和黑龙江,表明城市化对北京及黑龙江的经济发展带来的影响相对较大;从图中可以看出,弹性系数较高的区域广泛集中在西部地区,表明要想促进西部地区的经济发展,还要从促进其城市化的角度出发,中东部地区的弹性系数相对较低,表明城市化对东部大部分地区经济发展的影响不是很大。总体呈现出中东部低,而周边西部内陆省区高的区域格局,体现出西部等地区经济发展受城市化的影响要大于中东部地区。

3 结论

本文通过对1978~2014年中国30个省市区（不包括港澳台）城市化与经济增长的面板数据分析,得到如下结论：① 通过对1978~2014年中国城市化率增长率的MK分析,将中国城市化过程分为1978~1995年和1996~2014年两个阶段。② 1978~2014年的中国30个省、市、自治区的经济增长与城市化面板数据分析表明改革开放以来中国区域经济增长促进了区域城市化的发展,经济增长对城市化作用区域格局呈现中东部较低,西南和东北部较高的特点,同时此阶段城市化对于经济增长的作用并没有得到证实。③ 1978~1995年的中国30个省、市、自治区的经济增长与城市化面板数据分析结果表明,在这期间中国区域经济增长和区域城市化之间并没有明显的相互作用关系。④ 1996~2014年的中国30个省、市、自治区的经济增长与城市化面板数据分析结果表明,在此阶段中国区域城市化与区域经济增长有互相促进作用,且城市化对经济增长作用程度要高于经济增长对城市化的作用程度。经济增长对城市化作用区域格局则呈现出中东部较高,周边内陆偏远省区低的特征;城市化对经济增长作用区域格局则总体呈现出中东部低,而周边内陆偏远省区高的特征。体现出在经济越发达的地区其对城市化的推动作用越显著,而在经济相对落后的地区则城市化对经济增长的推动作用越显著。⑤ 研究时段的选择对其所得结论有重要影响,因而导致在1978~2014、1978~1995、1996~2014年不同阶段来看,中国区域城市化与区域经济增长关系存在显著差异,因此在进行中国城市化与经济增长关系分析中要把握城市化的阶段特点,以及经济增长特征,从而更有利于分析两者的关系。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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被引期刊影响因子

[1]	E E Lampard.Economic Development and Cultural Change [M]. Chicago: The University of Chicago Press, 1955: 81-136.
[2]	Harry W. Richardson. National Urban Development Strategies in Developing Countries [J].Urban Studies,1981,18(3):267-283. https://doi.org/10.1080/00420988120080591 URL 摘要 A national urban development strategy may be important in increasing the welfare of rural as well as urban dwellers. Ten prototype strategies are analyzed: no intervention; policentric primate city region development; leapfrog decentralization within core regions; countermagnets; rural service centers; regional metropolis and subsystem development ; growth centers; development axes; provincial capitals; and secondary cities. The choice among these (including hybrid strategies) depends heavily on country-specific conditions. Alternative approaches to slowing down primacy, a common element of many strategies, are evaluated. Distinctions between the promotion of secondary cities and traditional growth centre policies are discussed. The paper also examines policy instruments such as migration controls and subsidies, infrastructure investments, fiscal locational incentives, administrative decentralization and local fiscal reform. But corrections for the implicit spatial impacts of macro and sectoral policies may be more critical. Finally, the success of a national urban development strategy depends upon long-term political commitment.
[3]	Suzanne McCoskey, Chihwa Kao. A residual-based test of the null of cointegration in panel data [J].Econometric Reviews,1998 , 17(1) : 57-84. URL
[4]	Luisito Bertinelli, Duncan Black. Urbanization and Growth [J]. Journal of Urban Economics, 2004, 56(1):80-96. https://doi.org/10.1016/j.jue.2004.03.003 URL Magsci 摘要 <h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">In a simple urban economics framework, we aim at highlighting how the trade-off between optimal and equilibrium city size behaves when introducing dynamic human capital externalities in addition to the classical congestion externalities. Our purpose is to show that there are dynamic gains from statically oversized cities. To this end, we assume that productivity depends on human capital, which is solely accumulated in cities, such that urbanization is the engine of growth.</p>
[5]	周一星. 城市地理学[M].北京:商务印书馆.1995 .[Zhou Yixing. Urban Geography.Beijing: The Commercial Press,1995.]
[6]	段瑞君,安虎森. 中国城市化和经济增长关系的计量分析 [J].经济问题探索,2009,(3):26-30 URL Magsci 摘要传统观点认为经济增长带动城市化的发展,城市化对经济增长的促进作用很有限.本文通过运用格兰杰因果检验、状态空间模型和向量自回归模型对城市化和经济增长的关系进行实证研究发现.与传统的观点相反,城市化对经济增长具有很大的促进作用,相反经济增长对城市化的影响是很有限的.城市化促进区域经济增长,主要是通过扩大内需而实现的,也就是城市化促进区域经济增长机制是内需的扩大.本文根据实证研究结果,也进行了加快我国城市化的相关措施的讨论. . [Duan Ruijun, An Husen. Econometric Analysis of China’s Urbanization and Economic Growth. Inquiry into Economic Issues, 2009,(3):26-30.] URL Magsci 摘要传统观点认为经济增长带动城市化的发展,城市化对经济增长的促进作用很有限.本文通过运用格兰杰因果检验、状态空间模型和向量自回归模型对城市化和经济增长的关系进行实证研究发现.与传统的观点相反,城市化对经济增长具有很大的促进作用,相反经济增长对城市化的影响是很有限的.城市化促进区域经济增长,主要是通过扩大内需而实现的,也就是城市化促进区域经济增长机制是内需的扩大.本文根据实证研究结果,也进行了加快我国城市化的相关措施的讨论.
[7]	施建刚,王哲. 中国城市化与经济增长关系实证分析 [J].城市问题,2011,(9):8-13. URL 摘要利用中国1987-2008年的省际面板数据,结合联立方程和分布滞后模型,考察了中国城市化与经济增长之间的相互影响。研究发现:城市化与经济增长的相互促进作用在短期内存在;从累积效应来看,城市化对经济增长呈现显著的负面影响,同时经济增长对城市化也呈现显著的负面影响;从长期来看,中国的经济增长与城市化相互促进的良性循环机制并未形成。 [Shi Jiangang, Wang Zhe. An empirical analysis of the relationship between China’s urbanization and economic growth. Urban Problem, 2011,(9):8-13.] URL 摘要利用中国1987-2008年的省际面板数据,结合联立方程和分布滞后模型,考察了中国城市化与经济增长之间的相互影响。研究发现:城市化与经济增长的相互促进作用在短期内存在;从累积效应来看,城市化对经济增长呈现显著的负面影响,同时经济增长对城市化也呈现显著的负面影响;从长期来看,中国的经济增长与城市化相互促进的良性循环机制并未形成。
[8]	张青杰,朱小翠,姬俊双. 我国城市化水平与经济增长的协调性——基于1995-2011年相关数据的分析 [J].经营与管理,2014,(1):89-92 URL 摘要本文以1995～2011年我国经济增长和城市化水平的相关数据为研究对象,综合选取代表城市化水平和经济增长的指标,采用综合赋值法,对我国城市化水平和经济增长进行评价,运用拟合回归得到我国经济增长和城市化水平的协调值。最后,运用隶属度函数得到我国经济增长和城市化水平的协调度。结果表明,我国城市化水平和经济增长在1995～2011年期间具有良好的协调性。 .[Zhang Qingjie, Zhu Xiaocui, Ji Junshuang. Study on coordination of urbanization and economic growth in China. Management and Administration, 2014,(1):89-92.] URL 摘要本文以1995～2011年我国经济增长和城市化水平的相关数据为研究对象,综合选取代表城市化水平和经济增长的指标,采用综合赋值法,对我国城市化水平和经济增长进行评价,运用拟合回归得到我国经济增长和城市化水平的协调值。最后,运用隶属度函数得到我国经济增长和城市化水平的协调度。结果表明,我国城市化水平和经济增长在1995～2011年期间具有良好的协调性。
[9]	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,2013,32(4):691-700. https://doi.org/10.11821/yj2013040012 URL Magsci 摘要近年来,认为城镇化是中国未来经济增长重要动力源的学者越来越多。这种看法对传统“城镇化源自产业化”的理论形成了挑战。本文在相关研究的基础上,采用社会经济统计数据和多种分析模型,定量分析了1978-2008年中国城镇化与经济发展二者之间的关系以及城镇化对经济增长的影响机制。研究表明:改革开放以来,我国城镇化更多是经济发展的一种结果和现象,城镇化本身作为经济发展的直接动力源特征并不明显。但通过城镇化确实可以使经济增长的相关要素得到很好的集聚,从而对经济发展产生良好的传导效果。中国城镇化主要通过物质资本、人力资本的集聚推动经济发展,对知识资本、现代服务业等高端生产要素的集聚作用还不强。因此,讨论21世纪中国城镇化问题要从其要素集聚功能上下功夫,即是城镇对高端要素的集聚化而非传统意义上的摊大饼和简单数量扩张。 [Lin Xueqin, Wang Dai, Ren Wangbin et al. Research on the mechanism of urbanization to economic increase in China. Geographical Research, 2013,32(4):691-700.] https://doi.org/10.11821/yj2013040012 URL Magsci 摘要近年来,认为城镇化是中国未来经济增长重要动力源的学者越来越多。这种看法对传统“城镇化源自产业化”的理论形成了挑战。本文在相关研究的基础上,采用社会经济统计数据和多种分析模型,定量分析了1978-2008年中国城镇化与经济发展二者之间的关系以及城镇化对经济增长的影响机制。研究表明:改革开放以来,我国城镇化更多是经济发展的一种结果和现象,城镇化本身作为经济发展的直接动力源特征并不明显。但通过城镇化确实可以使经济增长的相关要素得到很好的集聚,从而对经济发展产生良好的传导效果。中国城镇化主要通过物质资本、人力资本的集聚推动经济发展,对知识资本、现代服务业等高端生产要素的集聚作用还不强。因此,讨论21世纪中国城镇化问题要从其要素集聚功能上下功夫,即是城镇对高端要素的集聚化而非传统意义上的摊大饼和简单数量扩张。
[10]	Xiaobo He, Nicholas C S Sim. Does economic growth affect urbanization? New evidence from China and the Chinese National Congress [J]. Journal of Asian Economics, 2015,(36): 62-71. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2014.12.003 URL 摘要 Using a panel of Chinese provinces during 1985鈥2008, we propose an estimation strategy to study the within-province effect that per capita GDP growth may have on the urbanization rate. Our approach exploits the timing of the National Congress of the Communist Party, which is a 5-yearly meeting where national economic policies are debated. Because economic growth is a key policy objective and given that the Chinese fiscal system is highly decentralized, the recurring National Congress may encourage a systematic pattern of spending by provincial governments to foster growth. We find that per capita GDP growth is associated with the timing of the National Congress, and exploiting instrumental variables that convey this timing information, we also find that growth has a statistically significant effect on the urbanization rate.
[11]	姚奕,郭军华. 我国城市化与经济增长的因果关系研究——基于1978~2007年东、中、西部、东北地区面板数据 [J].人文地理,2010,25(6):42-46. URL 摘要本文选取1978—2007年中国30个省市的面板数据,运用面板单位根检验、面板协整检验及误差修正模型对我国城市化与经济增长的因果关系进行了检验。实证结果表明:从全国来看,城市化是经济增长的长短期原因,但经济增长是城市化的长短期原因均无法得到证实;东部地区的城市化与经济增长的长短期均互为因果关系;对于中、西部、东北地区而言,城市化是经济增长的长期原因,但不是其短期原因,长短期内经济增长都不是城市化的原因。 [Yao Yi, Guo Junhua. The causality of urbanization and economic growth in China. Human Geography, 2010,25(6):42-46.] URL 摘要本文选取1978—2007年中国30个省市的面板数据,运用面板单位根检验、面板协整检验及误差修正模型对我国城市化与经济增长的因果关系进行了检验。实证结果表明:从全国来看,城市化是经济增长的长短期原因,但经济增长是城市化的长短期原因均无法得到证实;东部地区的城市化与经济增长的长短期均互为因果关系;对于中、西部、东北地区而言,城市化是经济增长的长期原因,但不是其短期原因,长短期内经济增长都不是城市化的原因。
[12]	李妍,薛俭, 中国城镇化水平与经济增长区域差异性分析 [J].城市问题,2015,(1):20-26. URL 摘要选取了中国31个省市1990—2012年的城镇化率、人均GDP、就业人数、社会固定资产投资额等指标，基于面板数据的扩展生产函数模型，运用面板数据单位根检验、协整检验、Hausman检验等一系列计量方法，对城镇化率与经济增长效应的地区差异性进行了多维度的实证分析。分析显示，中国城镇化水平对经济增长整体上保持了高度正相关性，且区域间存在明显差异性。提出了对解决区域协调性发展问题的相关政策建议。 [Li Yan, Xue Jian. Regional difference of China's urbanization level and economic growth. Urban Problems, 2015,(1):20-26.] URL 摘要选取了中国31个省市1990—2012年的城镇化率、人均GDP、就业人数、社会固定资产投资额等指标，基于面板数据的扩展生产函数模型，运用面板数据单位根检验、协整检验、Hausman检验等一系列计量方法，对城镇化率与经济增长效应的地区差异性进行了多维度的实证分析。分析显示，中国城镇化水平对经济增长整体上保持了高度正相关性，且区域间存在明显差异性。提出了对解决区域协调性发展问题的相关政策建议。
[13]	孔晓妮,邓峰. 人口城市化驱动经济增长机制的实证研究 [J].人口与经济,2015,(6):32-42. https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-4149.2015.06.004 URL 摘要基于2005-2013年全国内地除西藏外30个省级地区的面板数据,建立空间面板数据模型对我国人口城市化驱动经济增长的路径进行研究,结果表明,人口城市化通过显著影响产业结构、城市居民的消费能力、地区的自主创新能力、政府的消费能力、技术溢出及扩散能力拉动经济的增长。人口城市化驱动经济增长的渠道因地区不同而存在差异,其中,东部地区人口城市化主要通过显著影响产业结构、城市居民的消费水平、自主创新能力来驱动经济增长。中部地区人口城市化主要通过显著影响技术溢出、扩散能力、政府的消费能力以及自主创新能力驱动经济增长。西部地区的人口城市化主要通过显著影响所设定的全部渠道驱动经济增长。 [Kong Xiaoni, Deng Feng. An empirical analysis of the population urbanization effect on the economic growth in China. Population & Economics, 2015,(6):32-42.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-4149.2015.06.004 URL 摘要基于2005-2013年全国内地除西藏外30个省级地区的面板数据,建立空间面板数据模型对我国人口城市化驱动经济增长的路径进行研究,结果表明,人口城市化通过显著影响产业结构、城市居民的消费能力、地区的自主创新能力、政府的消费能力、技术溢出及扩散能力拉动经济的增长。人口城市化驱动经济增长的渠道因地区不同而存在差异,其中,东部地区人口城市化主要通过显著影响产业结构、城市居民的消费水平、自主创新能力来驱动经济增长。中部地区人口城市化主要通过显著影响技术溢出、扩散能力、政府的消费能力以及自主创新能力驱动经济增长。西部地区的人口城市化主要通过显著影响所设定的全部渠道驱动经济增长。
[14]	Chen Mingxing, Huang Yongbin, Tang Zhipeng et al. The provincial pattern of the relationship between urbanization and economic development in China [J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(1): 33-45. https://doi.org/10.1007/s11442-014-1071-9 URL Magsci 摘要 <p>Understanding the relationship between China's urbanization and economic development on a provincial scale is of profound theoretical and practical significance. Based on data from 124 countries or regions throughout the world and 31 provinces or autonomous regions in China, applying improved methods using the quadrant map approach, this paper analyzed the spatial pattern of the relationship between China's urbanization and economic development level. The study identified the following results. (1) The 31 province-level regions fall into six categories: only one region is in the category of sharp over-urbanization, 3 regions are in medium over-urbanization, 11 slight over-urbanization, 8 basic coordination, one medium under-urbanization, and seven slight under-urbanization. (2) There are significant regional differences on a provincial scale in the relationships between urbanization and the level of economic development. (3) The provincial pattern of urbanization and economic development is significantly different between east and west. The eastern coastal areas are mainly over-urbanized, while the central and western regions are mainly under-urbanized. (4) The relationship between urbanization and the level of economic development is similar to the Matthew effect. Hence, two important insights are proposed. First, the phenomenon of over-urbanization in some developed regions should be viewed with some concern and vigilance. Second, urbanization needs to be speeded up moderately in the central and western regions.</p>
[15]	陈明星. 城市化与经济发展关系的研究综述 [J].城市发展研究,2013,20(8):16-23. https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2013.08.003 URL [本文引用: 1] 摘要城市化与经济发展之间关系既是经典的理论问题,也是政府和学界持续讨论的热点议题。研究的热点主要集中在5个方面:城市化与经济发展之间的作用过程,城市化与经济发展之间的作用机理,发展中国家与发达国家之间的差异,中国城市化与经济发展之间的关系,城市化与经济发展关系的新因素;取得了一些共识,也存在着争议。城市化与经济发展关系研究在理论、方法和实践3个方面均存在难点,亟待深入探究,为国家制定合理城市化战略与政策提供科学依据。 [Chen Mingxing. Reviews of the relationship between urbanization and economic development. Urban Studies, 2013, 20(8):16-23.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2013.08.003 URL [本文引用: 1] 摘要城市化与经济发展之间关系既是经典的理论问题,也是政府和学界持续讨论的热点议题。研究的热点主要集中在5个方面:城市化与经济发展之间的作用过程,城市化与经济发展之间的作用机理,发展中国家与发达国家之间的差异,中国城市化与经济发展之间的关系,城市化与经济发展关系的新因素;取得了一些共识,也存在着争议。城市化与经济发展关系研究在理论、方法和实践3个方面均存在难点,亟待深入探究,为国家制定合理城市化战略与政策提供科学依据。
[16]	李国柱,刘德智.计量经济学实验教程[M].北京:中国经济出版社,2010. [本文引用: 2] [Li Guozhu, Liu Dezhi.Experimental course of econometrics. Beijing: China Economic Press,2010] [本文引用: 2]
[17]	李子奈,叶阿忠.高等计量经济学[M].北京:清华大学出版社,2000. [本文引用: 1] [Li Zinai, Ye Azhong.Advanced econometrics. Beijing: Tsinghua University Press,2000.] [本文引用: 1]
[18]	管卫华,周静,陆玉麒. 改革开放以来中国社会消费水平的区域格局变化 [J].地理研究,2012,31(2): 234-244. https://doi.org/10.11821/yj2012020004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要通过对改革开放以来中国区域社会消费水平差异、格局变化和形成机制的研究,表明改革开放以来省区间的社会消费水平的差异总体呈现扩大趋势,但其中有一定的波动。通过突变点分析,认为改革开放以来中国区域社会消费水平差异变化可划分为1978～1987年和1987～2008年两个阶段。1978年中国社会消费水平的南北区域差异格局显著;1987年中国社会消费水平的区域差异既有南北地区的差异,又有东西部的差异;2008年中国社会消费水平总体呈现明显的东中西阶梯差异的格局。1978年形成中国社会消费水平区域格局主要受各地区城乡居民人均储蓄、人均财政支出和第一产业产值比例因素的影响;1987年形成中国社会消费水平区域格局主要受人均GDP、交通通达水平和第三产业产值比例因素的影响;2008年形成中国社会消费水平区域格局主要受人均GDP、城乡居民人均收入和城乡居民人均储蓄因素的影响。 [Guan Weihua, Zhou Jing, Lu Yuqi. Study on the regional pattern change of social consumption levels in China since the reform and opening up. Geographical Research, 2012,31(2): 234-244.] https://doi.org/10.11821/yj2012020004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要通过对改革开放以来中国区域社会消费水平差异、格局变化和形成机制的研究,表明改革开放以来省区间的社会消费水平的差异总体呈现扩大趋势,但其中有一定的波动。通过突变点分析,认为改革开放以来中国区域社会消费水平差异变化可划分为1978～1987年和1987～2008年两个阶段。1978年中国社会消费水平的南北区域差异格局显著;1987年中国社会消费水平的区域差异既有南北地区的差异,又有东西部的差异;2008年中国社会消费水平总体呈现明显的东中西阶梯差异的格局。1978年形成中国社会消费水平区域格局主要受各地区城乡居民人均储蓄、人均财政支出和第一产业产值比例因素的影响;1987年形成中国社会消费水平区域格局主要受人均GDP、交通通达水平和第三产业产值比例因素的影响;2008年形成中国社会消费水平区域格局主要受人均GDP、城乡居民人均收入和城乡居民人均储蓄因素的影响。
[19]	国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,1991,2009-2015. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics of China. China Statistics Yearbook. Beijing: China Statistics Press,1991, 2009- [本文引用: 1] 2015] [本文引用: 1]
[20]	国家统计局国民经济综合统计司. 新中国六十年统计资料汇编[M].北京:中国统计出版社,1949-2008,2010 [本文引用: 1] .[Department of Comprehensive Statistics of National Bureau of Statistics. China Compendium of Statistics 1949-2008.Beijing: China Statistics Press,1949-2008,2010] [本文引用: 1]
[21]	闫晓红. 城市化水平与长期经济增长关系的实证分析——基于27个省份面板数据的考察 [J].经济经纬,2011,(3):25-28. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要笔者利用一个城市化水平内生增长模型，借助非平稳面板数据的方法，考察了中国省际城市化水平与经济增长之间的关系。结论表明，虽然中国整体的城市化水平比较低，需要通过提高城市化水平来促进经济增长，但并不是所有省份的城市化水平提高都能促进经济增长，某些省份存在着相对于经济增长的过度城市化问题，其城市化水平的提高对经济增长起负向作用，而且过度城市化的负面效应会抵消投资所带来的效应。 [Yan Xiaohong. An empirical analysis of the relationship between urbanization level and long-term economic growth. Economic Survey, 2011,(3):25-28.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要笔者利用一个城市化水平内生增长模型，借助非平稳面板数据的方法，考察了中国省际城市化水平与经济增长之间的关系。结论表明，虽然中国整体的城市化水平比较低，需要通过提高城市化水平来促进经济增长，但并不是所有省份的城市化水平提高都能促进经济增长，某些省份存在着相对于经济增长的过度城市化问题，其城市化水平的提高对经济增长起负向作用，而且过度城市化的负面效应会抵消投资所带来的效应。
[22]	郭军华. 中国城市化对城乡收入差距的影响—基于东、中、西部面板数据的实证研究 [J].经济问题探索,2009, (12): 1-7. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要本文选取1978-2007年中国30个省市的面板数据,运用面板单位根检验、面板协整检验对我国东、中、西部地区城市化和城乡收入差距的长期均衡关系进行了检验,并在此基础上,建立面板协整方程和面板误差修正模型并进行分析.实证结果表明:我国东、中、西部城市化与城乡收入差距之间具有长期均衡关系,城市化时城乡收入差距的作用并非简单地促进或者抑制,其效应还要取决于城乡收入差距本身的水平,当城乡收入差距水平较高时,城市化将扩大城乡收入差距;而当城乡收入差距水平较低时,加速城市化能有效地缩小城乡收入差距. [Guo Junhua. The impact of China’s urbanization to rural-urban income gap-based on the empirical research of eastern, central and western panel data. Inquiry into Economic Issues, 2009, (12): 1-7.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要本文选取1978-2007年中国30个省市的面板数据,运用面板单位根检验、面板协整检验对我国东、中、西部地区城市化和城乡收入差距的长期均衡关系进行了检验,并在此基础上,建立面板协整方程和面板误差修正模型并进行分析.实证结果表明:我国东、中、西部城市化与城乡收入差距之间具有长期均衡关系,城市化时城乡收入差距的作用并非简单地促进或者抑制,其效应还要取决于城乡收入差距本身的水平,当城乡收入差距水平较高时,城市化将扩大城乡收入差距;而当城乡收入差距水平较低时,加速城市化能有效地缩小城乡收入差距.
[23]	樊欢欢,张凌云. Eviews统计分析与应用[M].北京:机械工业出版社,2009. [本文引用: 1] [Fan Huanhuan, Zhang Lingyun.Statistical analysis and application of Eviews. Beijing: China Machine Press,2009.] [本文引用: 1]

1955

Richardson. National Urban Development Strategies in Developing Countries

1981

A residual-based test of the null of cointegration in panel data

1998

Urbanization and Growth

2004

1995

中国城市化和经济增长关系的计量分析

2009

中国城市化和经济增长关系的计量分析

2009

中国城市化与经济增长关系实证分析

2011

中国城市化与经济增长关系实证分析

2011

我国城市化水平与经济增长的协调性——基于1995-2011年相关数据的分析

2014

我国城市化水平与经济增长的协调性——基于1995-2011年相关数据的分析

2014

中国城镇化对经济发展的作用机制

2013

中国城镇化对经济发展的作用机制

2013

Nicholas C S Sim. Does economic growth affect urbanization? New evidence from China and the Chinese National Congress

2015

我国城市化与经济增长的因果关系研究——基于1978~2007年东、中、西部、东北地区面板数据

2010

我国城市化与经济增长的因果关系研究——基于1978~2007年东、中、西部、东北地区面板数据

2010

中国城镇化水平与经济增长区域差异性分析

2015

中国城镇化水平与经济增长区域差异性分析

2015

人口城市化驱动经济增长机制的实证研究

2015

人口城市化驱动经济增长机制的实证研究

2015

Tang Zhipeng et al. The provincial pattern of the relationship between urbanization and economic development in China

2014

城市化与经济发展关系的研究综述

2013

... 由于城市化与经济增长关系的复杂,城市化与经济发展的作用过程,不仅是经济发展对城市化单向带动的因果作用过程,实际上则是一种更为复杂的双向的互动反馈过程^[15].因此,本文运用Mann-Kendall方法对改革开放以来中国城市化发展阶段进行划分,选取中国30个省、市、自治区（四川与重庆合并,不包括港澳台）数据模型方法分析改革开放以来不同城市化阶段中国省域城市化与经济增长关系的区域格局进行研究.通过研究旨在探讨不同阶段中国城市化与经济增长作用关系及其强弱的差异,以及中国省域间城市化与经济增长的相互作用程度的区域差异,从而得出不同阶段中国城市化与经济增长关系的区域格局. ...

城市化与经济发展关系的研究综述

2013

2010

... 面板数据是指包含若干个截面个体成员在一段时期内的样本数据集合^[16].把基于面板数据的回归模型称之为面板数据模型,面板数据模型就是把时间序列沿空间方向扩展或把截面数据沿时间方向扩展而成的二维结构的数据集合^[17].根据对于解释变量的系数和他们的截距项的不同限制,可以将面板数据模型分为混合回归模型、变截距模型以及变系数模型. ...

... 在单位根检验的基础之上,运用E-G两步法对经济增长与城市化进行协整检验和长期因果关系分析^[16].建立如下两个回归模型： ...

2010

... 在单位根检验的基础之上,运用E-G两步法对经济增长与城市化进行协整检验和长期因果关系分析^[16].建立如下两个回归模型： ...

2000

改革开放以来中国社会消费水平的区域格局变化

2012

... 该方法是根据时间序列,来构造两个标准正态分布的统计量UF和UB,通过绘制两条曲线的统计图来判断突变点的位置和突变区域.若UF或UB的值大于0,则表示时间序列呈上升趋势;小于0则表示呈下降趋势.当它们超过临界直线（给定的显著性水平）时成明显上升或下降的趋势,超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域.如果UF和UB两条曲线出现交点,且交点在临界直线之间,那么交点对应的时刻便是突变开始的时间^[18]. ...

改革开放以来中国社会消费水平的区域格局变化

2012

2015

... 数据主要来自历年《中国统计年鉴》^[19]以及《新中国60年统计资料汇编》^[20],文中将四川省和重庆市合并进行整体研究.此外鉴于河北、福建、浙江、山东、广东、广西、贵州、云南、西藏、陕西、新疆和四川的城镇人口部分年份数据缺失,故采用非农人口增长率推算其缺失年份的城镇人口数量,进而求得其城市化率.研究区不包括港澳台地区. ...

2015

城市化水平与长期经济增长关系的实证分析——基于27个省份面板数据的考察

2011

... 式中,

\begin{matrix} X_{it} \end{matrix}

代表外生变量,包括个体固定效应或者时间趋势,

\begin{matrix} ρ_{i} \end{matrix}

是自回归系数,

\begin{matrix} ε_{it} \end{matrix}

为误差项,

\begin{matrix} δ_{i} \end{matrix}

为残差系数.如果

\begin{matrix} |ρ_{i}| \end{matrix}

<1,则序列

\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}

是平稳的;如果

\begin{matrix} |ρ_{i}| \end{matrix}

=1,则序列

\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}

包含一个单位根,即

\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}

是非平稳的^[21]. ...

城市化水平与长期经济增长关系的实证分析——基于27个省份面板数据的考察

2011

... 式中,

\begin{matrix} X_{it} \end{matrix}

代表外生变量,包括个体固定效应或者时间趋势,

\begin{matrix} ρ_{i} \end{matrix}

是自回归系数,

\begin{matrix} ε_{it} \end{matrix}

为误差项,

\begin{matrix} δ_{i} \end{matrix}

为残差系数.如果

\begin{matrix} |ρ_{i}| \end{matrix}

<1,则序列

\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}

是平稳的;如果

\begin{matrix} |ρ_{i}| \end{matrix}

=1,则序列

\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}

包含一个单位根,即

\begin{matrix} y_{it} \end{matrix}

是非平稳的^[21]. ...

中国城市化对城乡收入差距的影响—基于东、中、西部面板数据的实证研究

2009

... 面板数据单位根的检验方法分为两种：第一种是假定各个截面有相同的单位根（如LLC）;第二种是假定各截面序列具有不同的单位根（如IPS）^[22].文中选取LLC和 IPS两种检验方法,有效地避免了单一检验方法带来的不确定性,提高实验的准确度.1978~2014年面板数据单位根检验结果见表1. ...

中国城市化对城乡收入差距的影响—基于东、中、西部面板数据的实证研究

2009

... 式中,

\begin{matrix} S_{1} \end{matrix}

、

\begin{matrix} S_{2} \end{matrix}

、

\begin{matrix} S_{3} \end{matrix}

分别是模型（2）、（3）、（4）的回归残差平方和,

\begin{matrix} N \end{matrix}

是截面成员个数,

\begin{matrix} T \end{matrix}

是每个截面成员的样本观测时期数,

\begin{matrix} k \end{matrix}

是非常数项解释变量的个数.在原假设

\begin{matrix} H_{1} \end{matrix}

、

\begin{matrix} H_{0} \end{matrix}

成立的条件下,检验统计量

\begin{matrix} F_{2} \end{matrix}

、

\begin{matrix} F_{1} \end{matrix}

分别服从特定自由度的

\begin{matrix} F \end{matrix}

分布^[23]. ...

2009

... 式中,

\begin{matrix} S_{1} \end{matrix}

、

\begin{matrix} S_{2} \end{matrix}

、

\begin{matrix} S_{3} \end{matrix}

分别是模型（2）、（3）、（4）的回归残差平方和,

\begin{matrix} N \end{matrix}

是截面成员个数,

\begin{matrix} T \end{matrix}

是每个截面成员的样本观测时期数,

\begin{matrix} k \end{matrix}

是非常数项解释变量的个数.在原假设

\begin{matrix} H_{1} \end{matrix}

、

\begin{matrix} H_{0} \end{matrix}

成立的条件下,检验统计量

\begin{matrix} F_{2} \end{matrix}

、

\begin{matrix} F_{1} \end{matrix}

分别服从特定自由度的

\begin{matrix} F \end{matrix}

分布^[23]. ...

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1978~2014年中国城市化与经济增长关系研究——基于省域面板数据

The Relationship of Urbanization and Economic Growth in China Based on the Provincial Panel Data in 1978-2014

1 研究方法与数据来源

1.1 指标选择与处理

1.2 研究方法

1.3 数据来源

2 实证分析

2.1 1978~2014年省域面板数据分析

2.2 中国城市化阶段划分

2.3 1978~1995年和1996~2014年省域面板数据分析

3 结论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子