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[摘要]选取2000～2012年中国31个省份的数据样本，构建城镇化及其与就业、收入差距、投资、贸易等因素的交互项共同影响经济增长的面板数据模型，据此实证分析了中国及各地区城镇化与经济增长的关系以及影响机理。结果表明，中国的城镇化水平与经济增长呈显著正相关关系，城镇化成为保持经济持续健康发展的强大引擎；从作用机理看，城镇化主要通过增加非农就业和外商直接投资促进了经济增长，而城乡居民收入差距的扩大和外贸依存度的提高则抑制了经济增长。城镇化水平对经济增长的影响程度呈现从东部到西部依次提高的梯度分布，东部地区的物质资本投资和人力资本投资对促进经济增长有正向作用，中西部及东北地区第二产业对经济增长的作用十分突出。
[关键词]城镇化；经济增长；影响机制
[中图分类号]F291.4[文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2014）08-0059-08
中国城镇化对经济增长的影响机理及其区域差异
——基于省际面板数据的实证分析
一、引言
城镇化是伴随工业化发展，非农产业在城镇集聚、农村人口向城镇集中的自然历史过程，是人类社会发展的客观趋势，是国家现代化的重要标志（引自《国家新型城镇化规划（2013-2020）》）。改革开放以来，中国的城镇化水平经历了一个快速增长过程，城镇人口在总人口中所占比重从1978年的17.92%迅速提高到2012年的52.57%，据联合国开发署预测，到2030年中国城镇化水平将达到70%。在城镇化快速推进的过程中也产生诸多需要深入研究的问题，其中，城镇化与经济增长的关系是学术界探讨的一个重要方向。
国外学者对城镇化与经济增长的研究已有很长时间，主要集中在两者的相关性分析。Lampard[1]研究指出，城镇化与经济增长之间存在着显著的正相关关系，且经济发展程度与城镇化阶段之间具有很大的一致性；Berry[2]选取95个国家的截面数据进行分析，证实了Lampard的结论。那么，城镇化对经济增长的作用机制是怎样的呢？多数学者认为，城镇化进程伴随着大规模农村人口向城镇转移，为城镇经济快速发展提供劳动力，促进现代工业和服务业发展，并通过提供就业岗位提高居民的收入水平和消费能力（Todaro[3]，Lucas Jr. [4]，Ranis & Fei[5]）。近年来，有学者开始关注发展中国家的城镇化，认为城镇化是推动发展中国家经济快速增长的重要动力，比较典型的是亚洲和非洲国家（Krey et.al[6]，Montgomery[7]）。
国内关于城镇化与经济增长的关系早期主要从定性角度分析。如，周振华[8]指出，进入20世纪90年代后，中国经济增长轴心发生转移，进入城镇化推动型经济增长阶段；胡少维[9]认为，加快城镇化步伐是促进我国经济增长的一条有效途径，大力推进城镇化有利于激发农村潜在需求、转移农村剩余劳动力，从而提高整体经济效益；左小蕾[10]、龙永图[11]等也指出，城镇化是我国经济发展的重要动力，是新的经济增长点。近年来，诸多学者开始采用定量方法验证城镇化与经济增长之间的关系。钱陈等[12]通过构建包含土地要素的城乡两部门增长模型，分析认为城镇化水平不仅影响均衡时的消费水平和农业产出产量，还可使经济实现稳定增长，也即城镇化与经济增长之间呈现出显著的相关性（施建刚等[13]，朱孔来等[14]，项本武等[15]，王婷[16]）。也有学者对此提出不同看法，金荣学等[17]通过面板数据模型分析发现，各省区城镇化水平与经济增长之间的关系并不明确，只是初始水平居于中下水平的省份其城镇化增速与经济增长具有强相关；黄毅[18]通过分析城镇化进程与经济增长现实效应发现，我国的城镇化进程与经济增长并不协调。此外，有学者基于不同视角对城镇化促进经济增长的作用进行分析，蔺雪芹等[19]认为，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；曹裕等[20]研究发现城镇化通过缩小城乡收入差距来推动经济增长，城镇化水平、城乡差距与经济增长之间存在长期稳定的协整关系。
综上所述，已有研究大多是从整体检验城镇化与经济增长的关系，对城镇化是如何影响经济增长的机理，尚缺乏较为全面深入的实证分析，尤其是作为一个区域发展很不平衡的大国，不同区域的发展阶段和城镇化水平存在很大差异，脱离分区的实证，难以获得对中国城镇化影响的完整理解，特别是对不同区域城镇化提供科学的分类指导。鉴于此，本文基于中国31个省份的面板数据，构建一个多因子计量经济模型，并分别从东、中、西、东北四大板块，实证研究不同区域城镇化对经济增长的贡献，分析各自作用机理的特点。
二、模型、指标与数据
1. 模型设定
为研究城镇化与经济增长之间的关系，本文建立如下分析模型：
AGDPit=α0+β0Urbit+γitXit+βj×Cjit+εit
（1）
采用的时间跨度为2000～2012年，横截面地域单元为中国31个省份的面板数据，在方程（1）中，i是横截面，代表31个省份；t是时期，表示2000～2012年；εit表示横截面在时期t的随机扰动项；Cjit是第i个省份第t时期的控制变量，βj为各个控制变量的系数（j=1，2，3，4）。同时，模型中加入了城镇化Urb与非农就业、居民收入差距、外商投资及外贸依存度的交互项，通过交互项系数的估计来研究Urb影响经济增长的机理。
2. 选取指标说明
（1）AGDPit：经济增长，用人均国内生产总值来表示，该数据根据历年GDP平减指数换算成以2000年为基期的不变价格。
（2）Urb：城镇化水平，用人口城市化率来表示，即城镇人口占总人口的比重，这也是国际上通用的衡量城镇化水平的指标。
（3）交互项中的Xit：
Ind：非农产业的就业比重，反映工业化实际水平，由《工业化与城镇化协调发展研究》课题组提出，被认为是衡量中国工业化实际水平的最优指标[21]；
Tel：城乡居民收入差距，采用目前相对比较科学的泰尔指数来度量，其计算公式为：
Telt=（）ln
=ln
+
ln
（2）
其中，k=1、2分别代表城镇和农村地区， pkt表示城镇（k=1）或者农村（k=2）第t时期的收入，pt表示第 t 时期城镇和农村的总收入。zkt表示城镇（k=1）或者农村（k=2）第t时期的人口数量，zt表示第t时期的总人口数量。
Fdi：外商直接投资，用人均实际利用外商直接投资额表示（以美元表示的外商直接投资根据同期汇率转换成人民币），根据历年固定资产投资价格指数进行平减；
Dft：外贸依存度，用进出口总额占GDP的比重来表示，反映贸易开放程度，以美元表示的进出口总额，用相应年份的汇率中间价换算成人民币。
（4）控制变量Cjit：经济增长一般被简单地概括为总产出的持续增长[22]。美国数学家柯布和经济学家道格拉斯提出的C-D生产函数（Y=AKαLβ），在经济学中使用最为广泛。Griliches在C-D生产函数的基础上提出知识生产函数，即Y=AKαHβDγ，其中，Y是总产出，H代表物质资本，H是人力资本，I为知识资本，A是制度、文化、结构等其他因素。本文在借鉴以上生产函数的基础上，选取了以下四个控制变量：
Xinv：物质资本投资，用新增固定资产投资额来衡量，并采用历年固定资产投资价格指数进行平减，代表各省市（区）的物质资本投资水平；
Edu：人力资本投资，用普通高等学校在校生人数衡量，代表各省市（区）的人力资本状况；
Tec：科学技术投资，用财政技术支出表示，反映各省市（区）的科技投入；
Str：产业结构，用第二产业产值占GDP比重来表示，产业结构的转型升级也是当前影响中国经济增长的一个重要因素。
3. 数据说明及描述
本文采用的数据主要来源于历年的《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》和各省市（区）的统计年鉴以及CNKI《中国统计年鉴数据库》和中国统计数据应用支持系统。对于个别指标的缺失值，本文一律采用均值法进行处理。另外，为消除数据中存在的异方差，在进行面板数据分析时，对以上各变量进行对数处理（见表1）。
三、实证结果
采用面板数据模型的估计方法有混合模型、个体固定效应模型和个体随机效应模型，如何选择一直是学者们争论的焦点。对于混合模型与个体模型的选择，可以通过F统计量检验。对于固定效应和随机效应，Baltagi认为，一般情况下，当样本随机取自总体时，选择随机效应模型较为妥当，而当回归分析局限于一些特定个体时，则选择固定效应模型[23]；此外，还可通过Hausman检验来进行模型选择。本文虽引入了物质资本投资、人力资本投资、科技投资及产业结构对经济增长的影响，但是现实生活中存在一些不可观测和难以量化的因素与经济增长融合在一起，这些变量的缺失容易导致模型的错误设定，而固定效应模型的主要优势体现在能够有效解决缺失变量问题。同时，本文的截面单元为除了中国香港、澳门和台湾之外的31个省份，也不宜认为是从一个大总体中随机抽样的结果。因此，选择固定效应模型更为合适，Hausman检验结果也验证了这一点。
1. 总体估计结果分析
根据前文选定的估计模型，首先从全样本分析出发，估计城镇化对经济增长的影响，结果如表2所示。
根据设定的计量模型，以下对表中的回归结果作进一步的说明：
（1）模型1显示，在没有加入交互项的情况下，城镇化水平与经济增长呈正相关关系，并且在1%的水平上显著；从数值上看，城镇化对经济增长的边际贡献为0.529，即城镇化水平每增加1%，可使经济增长水平提高0.529个百分点，这说明目前，中国的城镇化有效地推动了经济增长。
（2）从模型2、3、4、5交互项系数可以看到，城镇化通过增加非农产业的就业比重拉动了经济增长；通过扩大城乡居民收入差距抑制经济增长；通过增加外商直接投资促进了经济增长；通过提高外贸依存度对经济增长产生负面影响。
模型2显示，城镇化通过增加非农产业的就业比重拉动了经济增长，即第二、三产业从业人员每增加1%，可使经济增长提高0.152%。可以看出，城镇化的过程也是非农产业不断发展及其在国民经济中比重不断提升的过程，非农产业的发展必定会增加非农产业的就业及比重，特别是将推动农村剩余劳动力的快速转移，为其提供越来越多的就业机会，增加了农民收入，有利于经济的健康持续增长。
模型3中，城镇化通过扩大城乡居民收入差距抑制了经济增长，即收入差距每增加1%，经济增长回落0.058%。这说明，目前中国的城镇化一定程度上扩大了城乡居民收入差距，这与中国特殊的二元结构及相应的政策有关，如城乡分割的户籍政策一定程度抑制了农村劳动力的非农转移，不利于城乡收入差距的缩小。
模型4显示，外商直接投资每增加1%，经济增长提升0.02%。随着中国城镇化进程的不断推进，城镇化质量也随之提高，城镇基础设施和服务水平进一步完善和提升，吸引了越来越多的外商直接投资，有利于促进经济增长。
模型5，城镇化通过提高外贸依存度对经济增长产生了负面影响，即外贸依存度每增加1%，会导致经济增长回落0.037%。可见，现阶段外需对中国经济增长的拉动作用有限。
（3）控制变量中，Xinv、Edu、Tec和Str的估计系数皆显著为正，这表明物质资本投资、人力资本投资、科技投资、产业结构的转型升级都促进了经济的增长。从模型1至模型6各个变量的系数可以看出，在2000～2012年影响中国经济增长的各个因素中，产业结构的弹性系数最大，其次是人力资本投资、物质资本投资和技术资本投资。
（4）在模型2、3、4、5、6中，同时考察了城镇化对经济增长的直接影响和间接影响。结果显示，城镇化的系数估计值都为正，且在1%的水平上显著，即在直接和间接影响的共同作用下，大力推进城镇化进程、提高城镇化水平有利于经济增长。模型6中，将四个交互项同时放在一个模型中，可以发现，城镇化通过扩大城乡收入差距抑制了经济增长，但其影响并不是特别大。这说明，目前中国的城镇化水平还未深入影响城乡收入差距，农村居民或者说大规模存在的“农民工”尚未享受到城镇化带来的福利。
2. 区域估计结果分析
由于中国各地区城镇化水平不同（如图1），东部发达地区的10个省份在2000～2012年间城镇化水平平均值为58.32%，而12个西部欠发达省份仅为36.4%。考虑到中国城镇化水平有较大的区域差异，不同地区的城镇化水平可能对其经济增长形成不同的影响，本文将进一步对东、中、西及东北四大板块城镇化水平对经济增长的影响进行估计，分析中国城镇化对经济增长影响的区域差异。根据F统计量和Hausman检验的结果，采用固定效应模型进行分析。模型估计结果如表3、4、5和6所示。
（1）从表2中的模型1看，在没有加入交互项的情况下，各区域的城镇化与经济增长都呈显著正相关关系，除东部在10%的水平上显著，中、西部及东北地区都在1%的水平上显著；从数值上看，东、中、西和东北四大板块城镇化水平对经济增长的影响系数分别为0.205、1.088、1.317和2.292，即城镇化水平每提高1%，则东、中、西和东北地区经济增长将分别提升0.205%、1.088%、1.317%和2.292%。可见，城镇化水平对经济增长的影响程度呈现从东部到中部、西部及东北依次提高的梯度分布。
（2）从表2中的模型2、3、4、5交互项系数可以发现：
对于东部地区（表3）来说，城镇化主要是通过增加非农产业就业比重和外商直接投资来促进经济增长。模型2中显示，非农产业就业比重每增加1%，经济增长水平会提升0.384%；模型4中显示，外商直接投资每增加1%，会拉动经济增长0.036个百分点。
对于中部地区（表4）而言，城镇化主要是通过增加非农产业就业比重和扩大城乡居民收入差距抑制了经济增长。模型2中显示，非农产业就业比重每增加1%，经济增长降低0.284%；模型3中，城镇化通过扩大城乡居民收入差距也抑制了经济增长，即城乡收入差距每扩大1%，经济增长回落0.16%。中部地区作为农业大省，第一产业比重过大，从业人员过多，农村劳动力向非农产业转移速度较慢，非农产业就业的增加还未发挥对经济增长的推动作用。
从西部地区（表5）看，城镇化通过增加外商直接投资对经济增长产生正面效应、通过提高贸易依存度对经济增长产生负面效应。模型4中，外商直接投资每增加一个百分点会带动经济增长上升0.011%；模型5中，外贸依存度每上升一个百分点将拉低经济增长0.054%。
对于东北地区（表6），城镇化通过增加非农产业就业比重促进经济增长，通过提高贸易依存度、扩大城乡收入差距抑制经济增长。模型2显示，非农产业就业比重每增加1%，经济增长将提高0.419个百分点；模型3中，城乡收入差距每扩大1%，经济增长将回落0.125%；模型5显示，外贸依存度每提高一个百分点，会导致经济增长降低0.038%。
（3）控制变量中，东部地区的物质资本投资和人力资本投资对促进经济增长有着显著影响；对于中部、西部及东北地区，物质资本、人力资本和科技投资的估计系数都不是很显著，但上述地区产业结构（第二产业产值占GDP比重）的估计系数都十分显著，且数值比较大。这表明在中、西部及东北地区，第二产业对经济增长的作用十分突出，而在经济发达的东部地区第二产业对经济发展的作用有限。
（4）在各个地区的模型2、3、4、5、6中，同时考察城镇化对经济增长的直接影响和间接影响。结果显示，大多数模型中城镇化系数的估计值都为正，即在直接和间接影响的共同作用下，不管是东部，还是中、西部和东北地区，积极推进城镇化有利于促进经济增长。
综上可见，东部地区已经形成了城镇化通过增加非农就业和吸引外商直接投资来促进经济增长的传导机制，且非农就业的效应远远大于外商直接投资的效应；东北地区也已形成城镇化通过增加非农就业拉动经济增长的传导机制，且足以抵消通过贸易自由化和城乡收入差距对经济增长的抑制作用。而西部地区虽然也能有效地通过吸引外商直接来促进经济增长，但还不足以抵消外贸依存度对经济增长的抑制作用；中部地区城镇化对经济增长的影响效应要么不显著，要么是抑制。这表明，近年来虽然中西部地区也在积极推进城镇化进程，但受资源、经济、制度、政策等因素制约，城镇化发展水平较低，尚未形成城镇化对区域经济增长影响的有效传导机制，城镇化所产生的经济促进效应并不是很明显。
四、结论及政策含义
本文采用面板数据分析方法对中国31个省份的城镇化及其与就业、收入差距、投资、贸易等因素的交互项对经济增长的影响进行实证研究。
第一，通过对总体样本分析发现，中国城镇化水平与经济增长呈显著正相关关系，城镇化对经济增长的边际贡献达0.529；从影响机理看，城镇化主要是通过增加非农就业和外商直接投资来促进经济增长，通过扩大城乡居民收入差距和提高外贸依存度对经济增长产生抑制作用。可见，外需对中国经济增长的拉动作用有限，城镇化尚未发挥缩小城乡收入差距、拉动内需的作用，城镇化质量亟须提高。
第二，从区域角度分析，中国各地区城镇化发展水平具有明显的差异性，且城镇化水平对经济增长的影响程度也呈现从东部到西部依次提高的梯度分布。从影响机理看，东部地区已经形成了城镇化通过增加非农就业和吸引外商直接投资来促进经济增长的传导机制，且非农就业的效应远远大于外商直接投资的效应；东北地区也已形成城镇化通过增加非农就业拉动经济增长的传导机制，且足以抵消通过贸易自由化和城乡收入差距对经济增长的抑制作用。而西部地区虽然也能有效地通过吸引外商直接来促进经济增长，但还不足以抵消外贸依存度对经济增长的抑制作用；中部地区城镇化对经济增长的影响效应要么不显著，要么是抑制。
第三，现阶段，物质资本投资、人力资本投资、科技投资、以及产业结构的转型升级有力的推动了中国经济增长。但从区域角度看，东部的物质资本投资和人力资本投资对促进经济增长有正向作用；而对中、西部及东北地区，物质资本、人力资本和科技投资的估计系数都不是很显著，但上述地区产业结构（第二产业产值占GDP比重）的估计系数十分显著，且数值比较大。这表明在中、西部及东北地区，第二产业对经济增长的作用十分突出，对经济发达的东部地区则作用有限。
因此，必须深刻认识城镇化对经济发展的重大意义，加快推进新型城镇化建设，重点发挥城镇化对扩大内需和投资的促进作用，特别是增加非农就业、缩小城乡收入差距、以及吸引外商投资等。针对各地区城镇化发展现状及其对经济增长影响的差异，充分发挥市场和政府的协同作用，因地制宜制定政策措施，大力推动相关制度创新和体制改革，不断提高各地区的城镇化质量。
一是统筹城乡发展，加快农业现代化进程。建立工业反哺农业、城镇支持农村的长效机制，加大对农业和农村建设的投入力度，加快农村土地流转，促进农业的产业化、规模化、生态化经营，提高农业劳动生产率，进而释放大量农村剩余劳动力。同时，根据各地要素禀赋条件进行产业结构的调整、优化和升级，通过积极发展非农产业提供更多的非农就业岗位，加快农村剩余劳动力向非农产业的转移，以扩大非农就业比重来加速城镇化进程。
二是有序推进农业转移人口的市民化。加快推进户籍制度改革，健全各类城镇农业转移人口的落户制度，实施差别化落户政策，逐步推进符合条件的农业转移人口落户城镇；积极推进城镇公共服务由主要对本地户籍人口提供向对常住人口提供转变，重点解决已在城镇就业但户籍在农村的农业转移人口享有城镇基本公共服务（教育、就业、保障、医疗、住房）的问题。
三是建立因地制宜、分类引导的区域政策体系。尤其要加强对中、西部地区的政策支持力度，如依托丝绸之路经济带，扩大中西部地区的开放程度，加大对基础设施、产业转型升级、教育、医疗、环保等方面的投入，培育发展中西部地区的城市群，推动城镇化建设重心向中、西部地区转移。
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中国城镇化对经济增长的影响机理及其区域差异
——基于省际面板数据的实证分析
一、引言
城镇化是伴随工业化发展，非农产业在城镇集聚、农村人口向城镇集中的自然历史过程，是人类社会发展的客观趋势，是国家现代化的重要标志（引自《国家新型城镇化规划（2013-2020）》）。改革开放以来，中国的城镇化水平经历了一个快速增长过程，城镇人口在总人口中所占比重从1978年的17.92%迅速提高到2012年的52.57%，据联合国开发署预测，到2030年中国城镇化水平将达到70%。在城镇化快速推进的过程中也产生诸多需要深入研究的问题，其中，城镇化与经济增长的关系是学术界探讨的一个重要方向。
国外学者对城镇化与经济增长的研究已有很长时间，主要集中在两者的相关性分析。Lampard[1]研究指出，城镇化与经济增长之间存在着显著的正相关关系，且经济发展程度与城镇化阶段之间具有很大的一致性；Berry[2]选取95个国家的截面数据进行分析，证实了Lampard的结论。那么，城镇化对经济增长的作用机制是怎样的呢？多数学者认为，城镇化进程伴随着大规模农村人口向城镇转移，为城镇经济快速发展提供劳动力，促进现代工业和服务业发展，并通过提供就业岗位提高居民的收入水平和消费能力（Todaro[3]，Lucas Jr. [4]，Ranis & Fei[5]）。近年来，有学者开始关注发展中国家的城镇化，认为城镇化是推动发展中国家经济快速增长的重要动力，比较典型的是亚洲和非洲国家（Krey et.al[6]，Montgomery[7]）。
国内关于城镇化与经济增长的关系早期主要从定性角度分析。如，周振华[8]指出，进入20世纪90年代后，中国经济增长轴心发生转移，进入城镇化推动型经济增长阶段；胡少维[9]认为，加快城镇化步伐是促进我国经济增长的一条有效途径，大力推进城镇化有利于激发农村潜在需求、转移农村剩余劳动力，从而提高整体经济效益；左小蕾[10]、龙永图[11]等也指出，城镇化是我国经济发展的重要动力，是新的经济增长点。近年来，诸多学者开始采用定量方法验证城镇化与经济增长之间的关系。钱陈等[12]通过构建包含土地要素的城乡两部门增长模型，分析认为城镇化水平不仅影响均衡时的消费水平和农业产出产量，还可使经济实现稳定增长，也即城镇化与经济增长之间呈现出显著的相关性（施建刚等[13]，朱孔来等[14]，项本武等[15]，王婷[16]）。也有学者对此提出不同看法，金荣学等[17]通过面板数据模型分析发现，各省区城镇化水平与经济增长之间的关系并不明确，只是初始水平居于中下水平的省份其城镇化增速与经济增长具有强相关；黄毅[18]通过分析城镇化进程与经济增长现实效应发现，我国的城镇化进程与经济增长并不协调。此外，有学者基于不同视角对城镇化促进经济增长的作用进行分析，蔺雪芹等[19]认为，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；曹裕等[20]研究发现城镇化通过缩小城乡收入差距来推动经济增长，城镇化水平、城乡差距与经济增长之间存在长期稳定的协整关系。
综上所述，已有研究大多是从整体检验城镇化与经济增长的关系，对城镇化是如何影响经济增长的机理，尚缺乏较为全面深入的实证分析，尤其是作为一个区域发展很不平衡的大国，不同区域的发展阶段和城镇化水平存在很大差异，脱离分区的实证，难以获得对中国城镇化影响的完整理解，特别是对不同区域城镇化提供科学的分类指导。鉴于此，本文基于中国31个省份的面板数据，构建一个多因子计量经济模型，并分别从东、中、西、东北四大板块，实证研究不同区域城镇化对经济增长的贡献，分析各自作用机理的特点。
二、模型、指标与数据
1. 模型设定
为研究城镇化与经济增长之间的关系，本文建立如下分析模型：
AGDPit=α0+β0Urbit+γitXit+βj×Cjit+εit
（1）
采用的时间跨度为2000～2012年，横截面地域单元为中国31个省份的面板数据，在方程（1）中，i是横截面，代表31个省份；t是时期，表示2000～2012年；εit表示横截面在时期t的随机扰动项；Cjit是第i个省份第t时期的控制变量，βj为各个控制变量的系数（j=1，2，3，4）。同时，模型中加入了城镇化Urb与非农就业、居民收入差距、外商投资及外贸依存度的交互项，通过交互项系数的估计来研究Urb影响经济增长的机理。
2. 选取指标说明
（1）AGDPit：经济增长，用人均国内生产总值来表示，该数据根据历年GDP平减指数换算成以2000年为基期的不变价格。
（2）Urb：城镇化水平，用人口城市化率来表示，即城镇人口占总人口的比重，这也是国际上通用的衡量城镇化水平的指标。
（3）交互项中的Xit：
Ind：非农产业的就业比重，反映工业化实际水平，由《工业化与城镇化协调发展研究》课题组提出，被认为是衡量中国工业化实际水平的最优指标[21]；
Tel：城乡居民收入差距，采用目前相对比较科学的泰尔指数来度量，其计算公式为：
Telt=（）ln
=ln
+
ln
（2）
其中，k=1、2分别代表城镇和农村地区， pkt表示城镇（k=1）或者农村（k=2）第t时期的收入，pt表示第 t 时期城镇和农村的总收入。zkt表示城镇（k=1）或者农村（k=2）第t时期的人口数量，zt表示第t时期的总人口数量。
Fdi：外商直接投资，用人均实际利用外商直接投资额表示（以美元表示的外商直接投资根据同期汇率转换成人民币），根据历年固定资产投资价格指数进行平减；
Dft：外贸依存度，用进出口总额占GDP的比重来表示，反映贸易开放程度，以美元表示的进出口总额，用相应年份的汇率中间价换算成人民币。
（4）控制变量Cjit：经济增长一般被简单地概括为总产出的持续增长[22]。美国数学家柯布和经济学家道格拉斯提出的C-D生产函数（Y=AKαLβ），在经济学中使用最为广泛。Griliches在C-D生产函数的基础上提出知识生产函数，即Y=AKαHβDγ，其中，Y是总产出，H代表物质资本，H是人力资本，I为知识资本，A是制度、文化、结构等其他因素。本文在借鉴以上生产函数的基础上，选取了以下四个控制变量：
Xinv：物质资本投资，用新增固定资产投资额来衡量，并采用历年固定资产投资价格指数进行平减，代表各省市（区）的物质资本投资水平；
Edu：人力资本投资，用普通高等学校在校生人数衡量，代表各省市（区）的人力资本状况；
Tec：科学技术投资，用财政技术支出表示，反映各省市（区）的科技投入；
Str：产业结构，用第二产业产值占GDP比重来表示，产业结构的转型升级也是当前影响中国经济增长的一个重要因素。
3. 数据说明及描述
本文采用的数据主要来源于历年的《中国统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》和各省市（区）的统计年鉴以及CNKI《中国统计年鉴数据库》和中国统计数据应用支持系统。对于个别指标的缺失值，本文一律采用均值法进行处理。另外，为消除数据中存在的异方差，在进行面板数据分析时，对以上各变量进行对数处理（见表1）。
三、实证结果
采用面板数据模型的估计方法有混合模型、个体固定效应模型和个体随机效应模型，如何选择一直是学者们争论的焦点。对于混合模型与个体模型的选择，可以通过F统计量检验。对于固定效应和随机效应，Baltagi认为，一般情况下，当样本随机取自总体时，选择随机效应模型较为妥当，而当回归分析局限于一些特定个体时，则选择固定效应模型[23]；此外，还可通过Hausman检验来进行模型选择。本文虽引入了物质资本投资、人力资本投资、科技投资及产业结构对经济增长的影响，但是现实生活中存在一些不可观测和难以量化的因素与经济增长融合在一起，这些变量的缺失容易导致模型的错误设定，而固定效应模型的主要优势体现在能够有效解决缺失变量问题。同时，本文的截面单元为除了中国香港、澳门和台湾之外的31个省份，也不宜认为是从一个大总体中随机抽样的结果。因此，选择固定效应模型更为合适，Hausman检验结果也验证了这一点。
1. 总体估计结果分析
根据前文选定的估计模型，首先从全样本分析出发，估计城镇化对经济增长的影响，结果如表2所示。
根据设定的计量模型，以下对表中的回归结果作进一步的说明：
（1）模型1显示，在没有加入交互项的情况下，城镇化水平与经济增长呈正相关关系，并且在1%的水平上显著；从数值上看，城镇化对经济增长的边际贡献为0.529，即城镇化水平每增加1%，可使经济增长水平提高0.529个百分点，这说明目前，中国的城镇化有效地推动了经济增长。
（2）从模型2、3、4、5交互项系数可以看到，城镇化通过增加非农产业的就业比重拉动了经济增长；通过扩大城乡居民收入差距抑制经济增长；通过增加外商直接投资促进了经济增长；通过提高外贸依存度对经济增长产生负面影响。
模型2显示，城镇化通过增加非农产业的就业比重拉动了经济增长，即第二、三产业从业人员每增加1%，可使经济增长提高0.152%。可以看出，城镇化的过程也是非农产业不断发展及其在国民经济中比重不断提升的过程，非农产业的发展必定会增加非农产业的就业及比重，特别是将推动农村剩余劳动力的快速转移，为其提供越来越多的就业机会，增加了农民收入，有利于经济的健康持续增长。
模型3中，城镇化通过扩大城乡居民收入差距抑制了经济增长，即收入差距每增加1%，经济增长回落0.058%。这说明，目前中国的城镇化一定程度上扩大了城乡居民收入差距，这与中国特殊的二元结构及相应的政策有关，如城乡分割的户籍政策一定程度抑制了农村劳动力的非农转移，不利于城乡收入差距的缩小。
模型4显示，外商直接投资每增加1%，经济增长提升0.02%。随着中国城镇化进程的不断推进，城镇化质量也随之提高，城镇基础设施和服务水平进一步完善和提升，吸引了越来越多的外商直接投资，有利于促进经济增长。
模型5，城镇化通过提高外贸依存度对经济增长产生了负面影响，即外贸依存度每增加1%，会导致经济增长回落0.037%。可见，现阶段外需对中国经济增长的拉动作用有限。
（3）控制变量中，Xinv、Edu、Tec和Str的估计系数皆显著为正，这表明物质资本投资、人力资本投资、科技投资、产业结构的转型升级都促进了经济的增长。从模型1至模型6各个变量的系数可以看出，在2000～2012年影响中国经济增长的各个因素中，产业结构的弹性系数最大，其次是人力资本投资、物质资本投资和技术资本投资。
（4）在模型2、3、4、5、6中，同时考察了城镇化对经济增长的直接影响和间接影响。结果显示，城镇化的系数估计值都为正，且在1%的水平上显著，即在直接和间接影响的共同作用下，大力推进城镇化进程、提高城镇化水平有利于经济增长。模型6中，将四个交互项同时放在一个模型中，可以发现，城镇化通过扩大城乡收入差距抑制了经济增长，但其影响并不是特别大。这说明，目前中国的城镇化水平还未深入影响城乡收入差距，农村居民或者说大规模存在的“农民工”尚未享受到城镇化带来的福利。
2. 区域估计结果分析
由于中国各地区城镇化水平不同（如图1），东部发达地区的10个省份在2000～2012年间城镇化水平平均值为58.32%，而12个西部欠发达省份仅为36.4%。考虑到中国城镇化水平有较大的区域差异，不同地区的城镇化水平可能对其经济增长形成不同的影响，本文将进一步对东、中、西及东北四大板块城镇化水平对经济增长的影响进行估计，分析中国城镇化对经济增长影响的区域差异。根据F统计量和Hausman检验的结果，采用固定效应模型进行分析。模型估计结果如表3、4、5和6所示。
（1）从表2中的模型1看，在没有加入交互项的情况下，各区域的城镇化与经济增长都呈显著正相关关系，除东部在10%的水平上显著，中、西部及东北地区都在1%的水平上显著；从数值上看，东、中、西和东北四大板块城镇化水平对经济增长的影响系数分别为0.205、1.088、1.317和2.292，即城镇化水平每提高1%，则东、中、西和东北地区经济增长将分别提升0.205%、1.088%、1.317%和2.292%。可见，城镇化水平对经济增长的影响程度呈现从东部到中部、西部及东北依次提高的梯度分布。
（2）从表2中的模型2、3、4、5交互项系数可以发现：
对于东部地区（表3）来说，城镇化主要是通过增加非农产业就业比重和外商直接投资来促进经济增长。模型2中显示，非农产业就业比重每增加1%，经济增长水平会提升0.384%；模型4中显示，外商直接投资每增加1%，会拉动经济增长0.036个百分点。
对于中部地区（表4）而言，城镇化主要是通过增加非农产业就业比重和扩大城乡居民收入差距抑制了经济增长。模型2中显示，非农产业就业比重每增加1%，经济增长降低0.284%；模型3中，城镇化通过扩大城乡居民收入差距也抑制了经济增长，即城乡收入差距每扩大1%，经济增长回落0.16%。中部地区作为农业大省，第一产业比重过大，从业人员过多，农村劳动力向非农产业转移速度较慢，非农产业就业的增加还未发挥对经济增长的推动作用。
从西部地区（表5）看，城镇化通过增加外商直接投资对经济增长产生正面效应、通过提高贸易依存度对经济增长产生负面效应。模型4中，外商直接投资每增加一个百分点会带动经济增长上升0.011%；模型5中，外贸依存度每上升一个百分点将拉低经济增长0.054%。
对于东北地区（表6），城镇化通过增加非农产业就业比重促进经济增长，通过提高贸易依存度、扩大城乡收入差距抑制经济增长。模型2显示，非农产业就业比重每增加1%，经济增长将提高0.419个百分点；模型3中，城乡收入差距每扩大1%，经济增长将回落0.125%；模型5显示，外贸依存度每提高一个百分点，会导致经济增长降低0.038%。
（3）控制变量中，东部地区的物质资本投资和人力资本投资对促进经济增长有着显著影响；对于中部、西部及东北地区，物质资本、人力资本和科技投资的估计系数都不是很显著，但上述地区产业结构（第二产业产值占GDP比重）的估计系数都十分显著，且数值比较大。这表明在中、西部及东北地区，第二产业对经济增长的作用十分突出，而在经济发达的东部地区第二产业对经济发展的作用有限。
（4）在各个地区的模型2、3、4、5、6中，同时考察城镇化对经济增长的直接影响和间接影响。结果显示，大多数模型中城镇化系数的估计值都为正，即在直接和间接影响的共同作用下，不管是东部，还是中、西部和东北地区，积极推进城镇化有利于促进经济增长。
综上可见，东部地区已经形成了城镇化通过增加非农就业和吸引外商直接投资来促进经济增长的传导机制，且非农就业的效应远远大于外商直接投资的效应；东北地区也已形成城镇化通过增加非农就业拉动经济增长的传导机制，且足以抵消通过贸易自由化和城乡收入差距对经济增长的抑制作用。而西部地区虽然也能有效地通过吸引外商直接来促进经济增长，但还不足以抵消外贸依存度对经济增长的抑制作用；中部地区城镇化对经济增长的影响效应要么不显著，要么是抑制。这表明，近年来虽然中西部地区也在积极推进城镇化进程，但受资源、经济、制度、政策等因素制约，城镇化发展水平较低，尚未形成城镇化对区域经济增长影响的有效传导机制，城镇化所产生的经济促进效应并不是很明显。
四、结论及政策含义
本文采用面板数据分析方法对中国31个省份的城镇化及其与就业、收入差距、投资、贸易等因素的交互项对经济增长的影响进行实证研究。
第一，通过对总体样本分析发现，中国城镇化水平与经济增长呈显著正相关关系，城镇化对经济增长的边际贡献达0.529；从影响机理看，城镇化主要是通过增加非农就业和外商直接投资来促进经济增长，通过扩大城乡居民收入差距和提高外贸依存度对经济增长产生抑制作用。可见，外需对中国经济增长的拉动作用有限，城镇化尚未发挥缩小城乡收入差距、拉动内需的作用，城镇化质量亟须提高。
第二，从区域角度分析，中国各地区城镇化发展水平具有明显的差异性，且城镇化水平对经济增长的影响程度也呈现从东部到西部依次提高的梯度分布。从影响机理看，东部地区已经形成了城镇化通过增加非农就业和吸引外商直接投资来促进经济增长的传导机制，且非农就业的效应远远大于外商直接投资的效应；东北地区也已形成城镇化通过增加非农就业拉动经济增长的传导机制，且足以抵消通过贸易自由化和城乡收入差距对经济增长的抑制作用。而西部地区虽然也能有效地通过吸引外商直接来促进经济增长，但还不足以抵消外贸依存度对经济增长的抑制作用；中部地区城镇化对经济增长的影响效应要么不显著，要么是抑制。
第三，现阶段，物质资本投资、人力资本投资、科技投资、以及产业结构的转型升级有力的推动了中国经济增长。但从区域角度看，东部的物质资本投资和人力资本投资对促进经济增长有正向作用；而对中、西部及东北地区，物质资本、人力资本和科技投资的估计系数都不是很显著，但上述地区产业结构（第二产业产值占GDP比重）的估计系数十分显著，且数值比较大。这表明在中、西部及东北地区，第二产业对经济增长的作用十分突出，对经济发达的东部地区则作用有限。
因此，必须深刻认识城镇化对经济发展的重大意义，加快推进新型城镇化建设，重点发挥城镇化对扩大内需和投资的促进作用，特别是增加非农就业、缩小城乡收入差距、以及吸引外商投资等。针对各地区城镇化发展现状及其对经济增长影响的差异，充分发挥市场和政府的协同作用，因地制宜制定政策措施，大力推动相关制度创新和体制改革，不断提高各地区的城镇化质量。
一是统筹城乡发展，加快农业现代化进程。建立工业反哺农业、城镇支持农村的长效机制，加大对农业和农村建设的投入力度，加快农村土地流转，促进农业的产业化、规模化、生态化经营，提高农业劳动生产率，进而释放大量农村剩余劳动力。同时，根据各地要素禀赋条件进行产业结构的调整、优化和升级，通过积极发展非农产业提供更多的非农就业岗位，加快农村剩余劳动力向非农产业的转移，以扩大非农就业比重来加速城镇化进程。
二是有序推进农业转移人口的市民化。加快推进户籍制度改革，健全各类城镇农业转移人口的落户制度，实施差别化落户政策，逐步推进符合条件的农业转移人口落户城镇；积极推进城镇公共服务由主要对本地户籍人口提供向对常住人口提供转变，重点解决已在城镇就业但户籍在农村的农业转移人口享有城镇基本公共服务（教育、就业、保障、医疗、住房）的问题。
三是建立因地制宜、分类引导的区域政策体系。尤其要加强对中、西部地区的政策支持力度，如依托丝绸之路经济带，扩大中西部地区的开放程度，加大对基础设施、产业转型升级、教育、医疗、环保等方面的投入，培育发展中西部地区的城市群，推动城镇化建设重心向中、西部地区转移。
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