姚旭兵, 羅光強(qiáng), 吳振順

(1．湖南工程學(xué)院 管理學(xué)院，湖南 湘潭 411104； 2．湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410128)

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人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的空間溢出效應(yīng)

姚旭兵1, 羅光強(qiáng)2, 吳振順1

(1．湖南工程學(xué)院 管理學(xué)院，湖南 湘潭 411104； 2．湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410128)

基于1999—2013年的省級(jí)面板數(shù)據(jù),利用空間計(jì)量模型來(lái)研究人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的空間溢出效應(yīng)，具體測(cè)算了糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，并與糧食非主產(chǎn)區(qū)進(jìn)行了比較分析。結(jié)果表明：人力資本能夠顯著促進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展，并且通過(guò)空間溢出效應(yīng)對(duì)鄰近區(qū)域的新型城鎮(zhèn)化產(chǎn)生較好的促進(jìn)作用，但是在糧食非主產(chǎn)區(qū)這種空間溢出效應(yīng)更大；從其他控制變量來(lái)看，財(cái)政支農(nóng)支出在全國(guó)范圍具有較顯著的空間溢出效應(yīng)，并且在糧食主產(chǎn)區(qū)其溢出效應(yīng)更強(qiáng)，而技術(shù)創(chuàng)新只在糧食非主產(chǎn)區(qū)存在空間溢出效應(yīng)。

人力資本； 新型城鎮(zhèn)化； 空間溢出效應(yīng)； 糧食主產(chǎn)區(qū)； 技術(shù)創(chuàng)新； 財(cái)政支農(nóng)

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快，數(shù)億中國(guó)人從農(nóng)村走向城鎮(zhèn)，實(shí)現(xiàn)了人類(lèi)歷史上從未有過(guò)的社會(huì)大轉(zhuǎn)變，取得了舉世公認(rèn)的成效。然而，伴隨著城鎮(zhèn)化率的不斷提高，各種問(wèn)題諸如城市空間不斷擴(kuò)張、交通擁擠、環(huán)境污染愈發(fā)突出等也逐漸凸顯，嚴(yán)重阻礙了城鎮(zhèn)化的健康可持續(xù)發(fā)展。因此，必須適時(shí)擺脫對(duì)傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化發(fā)展模式的路徑依賴，當(dāng)機(jī)立斷地轉(zhuǎn)換到新型城鎮(zhèn)化發(fā)展模式。與傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化不同的是，新型城鎮(zhèn)化注重的是以城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、生態(tài)宜居、和諧發(fā)展為基本特征的城鎮(zhèn)化，而不再過(guò)度追求人口城鎮(zhèn)化及土地城鎮(zhèn)化。但是，要成功實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化發(fā)展模式轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵前提是必須先實(shí)現(xiàn)動(dòng)力機(jī)制的轉(zhuǎn)換，即從以往過(guò)度依靠土地、人口紅利、資本等外生動(dòng)力為主的“要素驅(qū)動(dòng)”和“投資驅(qū)動(dòng)”的傳統(tǒng)路徑向主要依賴人力資本及其衍生的新知識(shí)、新技術(shù)等內(nèi)生力量作為驅(qū)動(dòng)力的新路徑轉(zhuǎn)換。在新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展進(jìn)程中，人力資本將起到至關(guān)重要的作用，如何更好地將人力資本進(jìn)行培育、實(shí)現(xiàn)人力資本的積累與優(yōu)化配置、更好地發(fā)揮人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的驅(qū)動(dòng)作用成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界及各級(jí)政府亟待思考及解決的重要問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)外圍繞人力資本對(duì)城鎮(zhèn)化的影響進(jìn)行了一系列的研究，目前分別取得了一些有價(jià)值的成果。美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Micha[1]認(rèn)為，當(dāng)農(nóng)村地區(qū)的教育水平提高10%，會(huì)致使6%～7%的農(nóng)民進(jìn)入城鎮(zhèn)從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)。Jonathan和Zvi[2]開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于人力資本積累的城市化及增長(zhǎng)模型來(lái)分析城市增長(zhǎng)的演化過(guò)程。Duncan和Vernon[3]對(duì)人力資本影響城市化發(fā)展的機(jī)制作了深入的研究。Curtis和Clark[4]研究了英國(guó)從1861—1961這100年間的城市規(guī)模擴(kuò)張進(jìn)程，發(fā)現(xiàn)人力資本積累對(duì)推進(jìn)英國(guó)城市化的發(fā)展起到了關(guān)鍵性的作用。Maryann[5]認(rèn)為人力資本的積累能促進(jìn)城市新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，形成新的城市發(fā)展體系。

國(guó)內(nèi)關(guān)于人力資本影響城鎮(zhèn)化的相關(guān)研究起步較晚。黃乾[6]指出人力資本水平的提高會(huì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的非農(nóng)化，而且人力資本水平高的轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力人力資本質(zhì)量越高，越容易在城鎮(zhèn)獲得穩(wěn)定就業(yè)，對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程更具有推進(jìn)作用。王金營(yíng)[7]認(rèn)為人力資本結(jié)構(gòu)對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不同階段所起的作用不同，我國(guó)現(xiàn)階段城鎮(zhèn)化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力就是對(duì)不同產(chǎn)業(yè)人力資本的配置進(jìn)行優(yōu)化、升級(jí)。高文書(shū)[8]認(rèn)為流動(dòng)人口的人力資本水平越高則穩(wěn)定就業(yè)的機(jī)會(huì)越大，收入越高，并且有助于農(nóng)民工在城鎮(zhèn)的職業(yè)選擇和職業(yè)等級(jí)的提升。劉健[9]通過(guò)實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)促進(jìn)人力資本積累能夠顯著縮小中部省份的城鄉(xiāng)收入差異，推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展。王秀芝、孫妍[10]發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)移人口的人力資本異質(zhì)性對(duì)城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大有正向作用，這種城鄉(xiāng)差距的擴(kuò)大會(huì)阻礙新型城鎮(zhèn)化的進(jìn)程。李修彪、齊春宇[11]發(fā)現(xiàn)我國(guó)人力資本存量與人口城鎮(zhèn)化率存在顯著空間相關(guān)性，空間效應(yīng)明顯，人力資本積累顯著推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程。

總的來(lái)說(shuō)，通過(guò)以上的國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)可以看出，關(guān)于人力資本對(duì)城鎮(zhèn)化的影響研究已經(jīng)取得了一些研究成果，但是通過(guò)深入分析，發(fā)現(xiàn)這一選題的研究還存在一些欠缺：首先，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的研究大多僅限于理論分析，缺乏實(shí)證研究，且多數(shù)還是在城鎮(zhèn)化的外生動(dòng)力機(jī)制上面做文章，那就很難跳出傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化發(fā)展模式的怪圈；其次已有研究也是探討人力資本對(duì)城鎮(zhèn)化的影響，而深入分析人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的相關(guān)研究極少；第三，基于空間模型分析人力資本對(duì)城鎮(zhèn)化影響的文獻(xiàn)過(guò)少，而不考慮人力資本的空間溢出效應(yīng)則會(huì)嚴(yán)重影響分析結(jié)果的精確度，并且已有的少量基于空間模型研究人力資本對(duì)城鎮(zhèn)化影響的文獻(xiàn)也沒(méi)有對(duì)空間溢出效應(yīng)嚴(yán)格區(qū)分為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)，從而使研究結(jié)論的可靠性打了折扣。

基于此，本研究試圖彌補(bǔ)以往研究的缺陷，基于空間溢出效應(yīng)的視角，針對(duì)人力資本內(nèi)生驅(qū)動(dòng)型新型城鎮(zhèn)化發(fā)展模式進(jìn)行深入的實(shí)證分析，為我國(guó)加速城鎮(zhèn)化發(fā)展模式轉(zhuǎn)型、促進(jìn)“人力資本驅(qū)動(dòng)型”的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。尤其是選擇糧食主產(chǎn)區(qū)作為特定研究區(qū)域深入分析其人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響規(guī)律，其原因有二：一方面是由于糧食主產(chǎn)區(qū)存在大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，而他們的受教育水平及基本素質(zhì)比較低，被視為新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的障礙；另一方面是其被國(guó)家賦予承擔(dān)糧食安全的重任使其新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展較之于其他區(qū)域受到更多的束縛，相對(duì)更慢。但是如果能夠采取有效措施使糧食主產(chǎn)區(qū)大量低素質(zhì)的剩余勞動(dòng)力升級(jí)為高素質(zhì)的人力資本，則將劣勢(shì)轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢(shì)，變不利因素為有利因素，更有效地促進(jìn)其新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展。因此，針對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)研究其人力資本影響新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、研究方法、變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)空間計(jì)量方法

牽涉到局限于某區(qū)域性的問(wèn)題研究中，一個(gè)無(wú)法回避的問(wèn)題是區(qū)域之間極有可能存在空間相關(guān)性，這種現(xiàn)象早在1970年就由Tobler[12]指出。本研究分析人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響，無(wú)論是各省之間的新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程，還是人力資本提升，都極有可能存在相互影響，這就是空間經(jīng)濟(jì)學(xué)重點(diǎn)關(guān)注的空間依賴性，即空間溢出效應(yīng)，因此我們專(zhuān)門(mén)對(duì)人力資本影響新型城鎮(zhèn)化的空間效應(yīng)進(jìn)行分析。

對(duì)變量之間的關(guān)系進(jìn)行空間計(jì)量建模的步驟如下：首先是檢驗(yàn)變量之間是否存在空間自相關(guān)性，包括全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)及局域空間自相關(guān)性檢驗(yàn)；其次，在第一步得到肯定回答之后，就建立相應(yīng)的空間計(jì)量模型來(lái)進(jìn)一步分析其空間效應(yīng)。

1.全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

判斷變量之間的區(qū)域間相互影響，特別是關(guān)于是否存在空間相關(guān)性的判斷，一般通過(guò)Moran I檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行。Moran I檢驗(yàn)最早由Moran[13]提出，由于其使用簡(jiǎn)單，采用非線性優(yōu)化獲最小二乘法進(jìn)行估計(jì)即可，因此一直到現(xiàn)在都是關(guān)于空間自相關(guān)檢驗(yàn)使用最廣泛的檢驗(yàn)方法。Moran I檢驗(yàn)首先對(duì)被解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)Moran I指數(shù)值的顯著性與否估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果，判斷變量是否存在空間自相關(guān)，如果顯著則進(jìn)一步構(gòu)建相應(yīng)的空間計(jì)量模型進(jìn)行更深入地研究?？臻g自相關(guān)檢驗(yàn)包括全局空間相關(guān)性及局域空間相關(guān)性兩種類(lèi)型的檢驗(yàn)，下面分別依次介紹。

全局 Moran I指數(shù)的計(jì)算公式為：

(1)

2.局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)匙兞渴欠翊嬖诰植靠臻g集聚，還要進(jìn)行局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)，目前主要有兩種方法：LISA指數(shù)、MoranI散點(diǎn)圖，LISA指數(shù)是由Anselin首先提出，即局域MoranI指數(shù)，也被稱作LISA，用來(lái)檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在相似或相異的觀測(cè)值聚集在一起。區(qū)域i的局域MoranI指數(shù)用來(lái)衡量區(qū)域i與它鄰近區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)程度，即與鄰近省份的空間相關(guān)性，定義為：

(2)

其中，S2，Yi，Wij與全局相關(guān)性的含義一致。當(dāng)Ii大于零時(shí)，表示高值被高值所包圍，低值被低值所包圍，分別表示高-高類(lèi)型或低-低類(lèi)型；當(dāng)Ii小于零時(shí)，表示低值被高值所包圍，或高值被低值所包圍，分別表示低-高類(lèi)型或高-低類(lèi)型。

3.空間計(jì)量模型的選擇

空間計(jì)量模型有很多種，但是使用最多的是由Anselili[14]首先提出的截面空間回歸模型，包括空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)兩種?？臻g滯后模型(Spatial Lag Model)主要研究變量在一個(gè)地區(qū)是否對(duì)系統(tǒng)中鄰近區(qū)域產(chǎn)生影響(溢出效應(yīng))。公式如下：

Yt=ρWYt+Xtβ+εt

(3)

式中：Yt為被解釋變量，Xt為n×k的外生解釋變量矩陣，ρ為空間回歸系數(shù)，W為n×k的空間權(quán)重矩陣，本文采用Rook鄰接矩陣；WYt為空間滯后被解釋變量，εt為隨機(jī)誤差向量。空間滯后模型用于分析鄰近區(qū)域被解釋變量的加權(quán)平均和其他解釋變量對(duì)本區(qū)域被解釋變量的影響。

空間誤差模型(Spatial Error Model)把空間依賴作用用擾動(dòng)誤差項(xiàng)來(lái)表示，主要解釋鄰近區(qū)域被解釋變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度。公式如下：

Yt=Xtβ+εt，εt=λWεt+ut

(4)

其中，Wεt為鄰近區(qū)域誤差項(xiàng)的加權(quán)平均，λ為n×1被解釋變量向量的空間誤差系數(shù)，εt為隨機(jī)誤差向量，ut為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。

這兩類(lèi)模型如果仍然采用普通最小二乘法(OLS)方法對(duì)以上兩種模型進(jìn)行估計(jì)，則其系數(shù)估計(jì)值極有可能有偏誤甚至無(wú)效，所以最好采用極大似然法(ML)或者廣義最小二乘法(GLS)等方法進(jìn)行估計(jì)。Anselili建議采用極大似然法(ML)對(duì)SLM和SEM進(jìn)行分析。需要注意的是，以上模型為截面空間回歸模型，而本文使用面板數(shù)據(jù)，因此需要將兩種模型擴(kuò)充為面板數(shù)據(jù)模型。Anselili[15]基于以上兩種截面數(shù)據(jù)模型，也首次提出了面板數(shù)據(jù)空間計(jì)量模型，空間滯后面板數(shù)據(jù)模型可用下式來(lái)表示：

Yit=ρWYit+Xitβ+εit+ui

(5)

空間誤差面板數(shù)據(jù)模型可用下式來(lái)表示：

Yit=Xitβ+εit，εit=λWεit+uit

(6)

(二)變量選擇

1.被解釋變量

被解釋變量為新型城鎮(zhèn)化水平(簡(jiǎn)記為newcity)。本文以各省新型城鎮(zhèn)化水平綜合指數(shù)作為衡量新型城鎮(zhèn)化水平的代理變量。衡量城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的方法目前主要有單一指標(biāo)法和綜合指標(biāo)法兩種。新型城鎮(zhèn)化不同于傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化，只是簡(jiǎn)單的土地城鎮(zhèn)化或人口城鎮(zhèn)化，而是包括人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境保護(hù)、城鄉(xiāng)統(tǒng)籌等在內(nèi)的全面、系統(tǒng)的城鎮(zhèn)化發(fā)展體系，需要基于綜合指標(biāo)體系進(jìn)行全方位的測(cè)度。本文在借鑒陳超凡、藍(lán)慶新[16]、楊智尤[17]、王建康等[18]已有的度量新型城鎮(zhèn)化水平相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，從人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、綠色城鎮(zhèn)化和社會(huì)城鎮(zhèn)化四個(gè)方面構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并以人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、綠色城鎮(zhèn)化和社會(huì)城鎮(zhèn)化作為準(zhǔn)則層指標(biāo)，然后根據(jù)我國(guó)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的實(shí)際情況，選取具有代表性的12個(gè)指標(biāo)層指標(biāo)，具體評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如下表1：

表1　新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

然后基于新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分分析法計(jì)算得出新型城鎮(zhèn)化水平綜合指數(shù)。

2.核心解釋變量

本文主要目的是研究各省人力資本對(duì)于新型城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程的真實(shí)影響，所以核心解釋變量為人力資本，采用人力資本存量水平來(lái)表征。現(xiàn)有對(duì)人力資本存量的測(cè)度，大多使用人均受教育年限來(lái)計(jì)算，計(jì)算人均受教育年限時(shí)借鑒陸銘、陳釗[19]的方法，采用五分檔的計(jì)算方法，按照“不識(shí)字、小學(xué)、初中、高中、大專(zhuān)及以上學(xué)歷”的人均受教育年限為“0、6、9、12、16”來(lái)計(jì)算。本文的人力資本測(cè)度以各省6歲及6歲以上人口的平均受教育年限來(lái)表征，具體計(jì)算公式如下：

人力資本=(小學(xué)畢業(yè)總?cè)丝跀?shù)×6+初中文化總?cè)丝跀?shù)×9+高中及中專(zhuān)文化總?cè)丝跀?shù)×12+大專(zhuān)以上總?cè)丝跀?shù)×16)/總?cè)丝跀?shù)

計(jì)算人均受教育年限的相關(guān)數(shù)據(jù)從歷年《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》獲得，缺失年份數(shù)值采用插值法由前后年平均替代。

3.控制變量

為了更加精確地衡量人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程的實(shí)際影響力，我們加入了一些必要的控制變量。包括財(cái)政支農(nóng)支出、基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)創(chuàng)新、金融發(fā)展水平、對(duì)外開(kāi)放度。

金融發(fā)展程度變量用jirong表示。用金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與GDP之比衡量金融發(fā)展程度。財(cái)政支農(nóng)支出變量用ruralrevenue表示，用各地區(qū)財(cái)政農(nóng)業(yè)支出來(lái)衡量農(nóng)業(yè)支持程度的大小，為了使各時(shí)期的財(cái)政支農(nóng)支出能夠進(jìn)行比較，以1999年為基期，使用農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)其進(jìn)行縮減得到實(shí)際值，以減少通貨膨脹的影響。

對(duì)外開(kāi)放度用open表示，采用各省的對(duì)外直接投資總量與GDP之比來(lái)衡量各省的對(duì)外開(kāi)放水平。對(duì)外直接投資數(shù)據(jù)來(lái)自2000—2014年的《中國(guó)對(duì)外經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，又因?yàn)橥馍讨苯油顿Y數(shù)據(jù)為美元標(biāo)價(jià)，于是采用《中國(guó)貿(mào)易外經(jīng)統(tǒng)計(jì)年鑒2015》相應(yīng)年份的匯率數(shù)據(jù)換算成人民幣，并將名義值用GDP平減指數(shù)換算成以1999年為基年的實(shí)際值?；A(chǔ)設(shè)施具體采用各省公路里程數(shù)與年末總?cè)丝跀?shù)來(lái)表示。技術(shù)創(chuàng)新具體采用各省發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利及外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利三種專(zhuān)利的總授權(quán)量表示。對(duì)所有解釋變量均取自然對(duì)數(shù)，以盡可能去除可能存在的異方差，使實(shí)證結(jié)果更穩(wěn)定。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取的經(jīng)驗(yàn)分析最終樣本包括中國(guó)內(nèi)地28個(gè)省份，青海、重慶、西藏三個(gè)省份因?yàn)閿?shù)據(jù)缺失及存在嚴(yán)重極端值原因予以刪去。時(shí)間跨度為 1999—2013 年。其中糧食主產(chǎn)區(qū)包括遼寧、黑龍江、吉林、山東、江蘇、安徽、湖北、湖南、江西、四川、河北、內(nèi)蒙古、河南13個(gè)省份，糧食非主產(chǎn)區(qū)包括剩下的15個(gè)省份。所有數(shù)據(jù)來(lái)自2000—2014年的《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)對(duì)外經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省統(tǒng)計(jì)年鑒及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。各變量描述性統(tǒng)計(jì)特征如表2。

注：本表及余下所有表格數(shù)據(jù)均由STATA 13.1計(jì)算而來(lái)。

三、實(shí)證檢驗(yàn)及分析

(一)空間自相關(guān)檢驗(yàn)

1.全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

基于1999—2013年糧食主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省份的新型城鎮(zhèn)化及人力資本變量指標(biāo)計(jì)算出Morans I指數(shù)見(jiàn)表3、表4，由表可見(jiàn)，大多數(shù)變量指標(biāo)的Morans I指數(shù)非常顯著，通過(guò)了檢驗(yàn)，意味著糧食主產(chǎn)區(qū)新型城鎮(zhèn)化及人力資本存在極強(qiáng)的空間自相關(guān)，本地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平及人力資本水平會(huì)受到鄰近區(qū)域城鎮(zhèn)化水平及人力資本水平的影響，可以采用空間計(jì)量模型，對(duì)人力資本與新型城鎮(zhèn)化的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步研究。

2.局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)

下面用Moran I散點(diǎn)圖進(jìn)一步說(shuō)明新型城鎮(zhèn)化及人力資本在空間分布的局域特性。因?yàn)橛虚L(zhǎng)達(dá)14年的時(shí)間跨度，為了更加清楚地理解新型城鎮(zhèn)化及人力資本兩個(gè)變量在這段時(shí)間的空間分布的動(dòng)態(tài)變化，選用了5個(gè)具有代表性的年份(1999、2002、2006、2009、2012)進(jìn)行比較分析，具體的Moran I散點(diǎn)圖見(jiàn)圖1 至圖10，其中，圖1到圖5為新型城鎮(zhèn)化的Moran I散點(diǎn)圖，圖6到圖10為人力資本的Moran I散點(diǎn)圖。

表3　糧食主產(chǎn)區(qū)1999—2013年各省新型城鎮(zhèn)化指數(shù)的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

表4　糧食主產(chǎn)區(qū)1999—2013年各省人力資本的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

由圖1至圖5可以看出，除了1999年的的Moran I散點(diǎn)圖落點(diǎn)異常之外，其他年份的大部分省區(qū)新型城鎮(zhèn)化的落點(diǎn)都在第一、三象限，第一象限為高-高類(lèi)型的集聚，說(shuō)明新型城鎮(zhèn)化相對(duì)發(fā)達(dá)的省份其周?chē)彩切滦统擎?zhèn)化水平較高的省份；第三象限為低-低類(lèi)型說(shuō)明新型城鎮(zhèn)化水平相對(duì)低的省份其周?chē)彩切滦统擎?zhèn)化水平較差的省份，Moran I散點(diǎn)大多數(shù)集聚于第一、三象限說(shuō)明糧食主產(chǎn)區(qū)各省之間的新型城鎮(zhèn)化存在較明顯的空間相關(guān)性，空間溢出效應(yīng)明顯。

同理，由圖6至圖10的1999、2002、2006、2009及2012的人力資本的Moran I散點(diǎn)圖，可以直觀地發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)的散點(diǎn)落于第一象限及第三象限，而且集聚程度比新型城鎮(zhèn)化的Moran I散點(diǎn)圖更甚，所以同樣說(shuō)明人力資本水平相對(duì)高的省份其周?chē)彩侨肆Y本水平較高的省份；人力資本水平相對(duì)低的省份其周?chē)彩侨肆Y本水平較低的省份，Moran I散點(diǎn)大多數(shù)集聚于第一、三象限說(shuō)明糧食主產(chǎn)區(qū)各省之間的人力資本也存在較明顯的空間相關(guān)性，空間溢出效應(yīng)明顯。

(二)空間面板模型的實(shí)證分析

下面我們基于空間面板模型進(jìn)行實(shí)證分析。

1.糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本存量對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的空間溢出效應(yīng)分析

我們?cè)谇拔囊呀?jīng)對(duì)空間面板模型的具體類(lèi)型做了詳細(xì)的理論介紹，但是在實(shí)際運(yùn)用中必須要針對(duì)具體變量之間的相互關(guān)系選擇最合適的模型。所以在對(duì)人力資本與新型城鎮(zhèn)化的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)之前，首先要對(duì)于空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)哪個(gè)模型更合適做出正確的判斷，Anselin及Florax[20]提出了如下判別準(zhǔn)則：在Moran I檢驗(yàn)為顯著的前提下，對(duì)變量相互關(guān)系的空間依賴性進(jìn)行檢驗(yàn)，如果拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗(yàn)(LMLAG)的結(jié)果比拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗(yàn)(LMERR)在統(tǒng)計(jì)上更為顯著，且穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗(yàn)顯著而穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗(yàn)不顯著，則采用空間滯后模型(SLM)；反之，如果穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗(yàn)(R-LMLAG)顯著而穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗(yàn)(R-LMLAG)不顯著，拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗(yàn)相對(duì)于拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗(yàn)在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，則選擇空間誤差模型(SEM)。其次，在經(jīng)過(guò)拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)確定選擇哪種模型之后，還要比較到底采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)才能使空間模型的計(jì)量結(jié)果最優(yōu)，這就需要對(duì)模型的擬合優(yōu)度、對(duì)數(shù)似然函數(shù)值進(jìn)行綜合判斷考察模型的總體顯著性，一般來(lái)說(shuō)，模型的擬合優(yōu)度R2值越大，對(duì)數(shù)似然函數(shù)值越高則模型的顯著性及擬合效果最好。本研究對(duì)人力資本與新型城鎮(zhèn)化的空間依賴性進(jìn)行了拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗(yàn)(LMLAG)、拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗(yàn)(LMERR)、穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗(yàn)及穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。

表5　選擇空間模型的診斷性檢驗(yàn)

由表5所示的檢驗(yàn)值及P值，可以發(fā)現(xiàn)，穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—滯后檢驗(yàn)顯著(P值為0)，而穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)—誤差檢驗(yàn)不顯著(P值為0.918)，結(jié)合Anselin及Florax 所提出的判別準(zhǔn)則，應(yīng)該采用面板空間滯后模型(SLM)。由于本研究本來(lái)就以糧食主產(chǎn)區(qū)的13個(gè)省份為特定研究對(duì)象，樣本為特定個(gè)體，適合采用固定效應(yīng)模型，再結(jié)合進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果同樣支持采用固定效應(yīng)模型，因此，最終采用面板空間滯后固定效應(yīng)模型。

下表6為基于空間滯后模型的糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的空間效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。又因?yàn)榧Z食主產(chǎn)區(qū)的面板數(shù)據(jù)同時(shí)包括不同省份的截面?zhèn)€體因素及時(shí)間因素，為了更精確地估計(jì)各解釋變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響，采用空間固定效應(yīng)模型(模型1)、時(shí)間固定效應(yīng)模型(模型2)、空間和時(shí)間固定效應(yīng)模型(模型3)三個(gè)模型分別來(lái)進(jìn)行估計(jì)，然后根據(jù)各模型在統(tǒng)計(jì)意義的顯著性及經(jīng)濟(jì)意義上的綜合考量，來(lái)最終確定采用哪個(gè)模型。這樣做的優(yōu)點(diǎn)是既考慮了糧食主產(chǎn)區(qū)各省之間的區(qū)域個(gè)體差異，又能夠把歷年各時(shí)間段對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響分離出來(lái)，可以更好地盡量減少糧食主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省個(gè)體之間的差別及時(shí)期差異所帶來(lái)的異方差，有效避免了模型的回歸誤差，能夠得到更真實(shí)客觀的估計(jì)結(jié)果。

表6　基于空間滯后模型的糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的空間效應(yīng)

由表可見(jiàn)，SLM模型把人力資本及其他控制變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響分為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及總效應(yīng)，這與以往的傳統(tǒng)線性回歸明顯不同。其原因是，傳統(tǒng)的線性回歸研究的假設(shè)前提是各觀察值獨(dú)立，此時(shí)估計(jì)系數(shù)能夠視為解釋變量影響被解釋變量的偏導(dǎo)數(shù)。但是，如果通過(guò)Moran I檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)被解釋變量存在空間相關(guān)，則空間模型中的被解釋變量還包括臨近區(qū)域的變量對(duì)它的影響，即區(qū)域的解釋變量不但能夠影響本區(qū)域的被解釋變量，還能夠間接影響臨近區(qū)域的被解釋變量，這種影響可能為正效應(yīng)，也可能是負(fù)效應(yīng)，這樣的話系數(shù)不能再簡(jiǎn)單地視為解釋變量影響被解釋變量的偏導(dǎo)數(shù)。幸運(yùn)的是，現(xiàn)代空間計(jì)量模型能夠精確估計(jì)出空間上相互依賴帶來(lái)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及總效應(yīng)。在本研究中，我們前面通過(guò)Moran I檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化及人力資本都存在顯著的空間效應(yīng)，即本區(qū)域的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展不但受到本區(qū)域人力資本及其他控制變量的直接影響，而且還會(huì)間接受到來(lái)自隔壁省份的人力資本及其他因素的影響，如果這種影響比較顯著的話，那么傳統(tǒng)的線性回歸就會(huì)放大或縮小人力資本及其他控制變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響，得到錯(cuò)誤的估計(jì)結(jié)果。因此，本研究引入直接效應(yīng)及間接效應(yīng)來(lái)更精確地衡量人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的空間溢出效應(yīng)。

綜合比較表6的模型1、模型2及模型3的模型R2、對(duì)數(shù)似然值、空間滯后系數(shù)(ρ)，再?gòu)慕?jīng)濟(jì)意義上考慮模型各解釋變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的顯著性及經(jīng)濟(jì)學(xué)上的合理性，最終選擇模型1即空間固定效應(yīng)模型作為人力資本影響新型城鎮(zhèn)化的基本解釋模型，下面各解釋變量影響糧食主產(chǎn)區(qū)新型城鎮(zhèn)化的具體分析都是根據(jù)模型1的估計(jì)結(jié)果。首先來(lái)分析人力資本存量對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響。由表可知，人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的直接效應(yīng)及間接效應(yīng)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，具體是在直接效應(yīng)中其影響系數(shù)為0.9920，在1%水平上顯著；而在間接效應(yīng)中其影響系數(shù)為0.0241，只在10%水平上顯著。這表明糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本水平的提高能夠顯著促進(jìn)本區(qū)域新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展，而且還能夠?qū)︵徑》莸男滦统擎?zhèn)化進(jìn)程起到一定的推進(jìn)作用，盡管這種空間溢出效應(yīng)比較弱，這個(gè)結(jié)論與姚鵬，孫久文[21]對(duì)人力資本的空間外溢效應(yīng)比較類(lèi)似。其原因之一可能是當(dāng)某省份大力投資促進(jìn)本省教育水平的發(fā)展提高后，人口素質(zhì)的提高及科技創(chuàng)新能力的增強(qiáng)致使整體發(fā)展較快，當(dāng)然也包括新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展。鄰近省份必然會(huì)感受到差距的拉大及壓力，于是也會(huì)模仿復(fù)制成功省份的行為促進(jìn)人力資本的提高，于是也帶動(dòng)了新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展。其原因之二可能是各鄰近省份之間會(huì)有較多的人力資本外流交換的機(jī)會(huì)，通過(guò)人力資本的相互交流及相互學(xué)習(xí)，促進(jìn)了信息及新知識(shí)的傳遞及學(xué)習(xí)，這種人力資本的正向外溢效應(yīng)必然會(huì)通過(guò)合適的路徑傳遞到新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)領(lǐng)域，加速新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)。

其次來(lái)看各控制變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響是否存在空間效應(yīng)。由表顯示，雖然糧食主產(chǎn)區(qū)各控制變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響在總效應(yīng)及直接效應(yīng)上都不同程度表現(xiàn)為顯著，與前文在對(duì)新型城鎮(zhèn)化的線性分析相比除了在影響系數(shù)及顯著性程度有區(qū)別之外，其他情況大致差不多，但是從間接效應(yīng)來(lái)看，除了財(cái)政支農(nóng)支出，其他控制變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的間接效應(yīng)都不顯著，也就是說(shuō)，金融發(fā)展水平、技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施及外國(guó)直接投資對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響雖然顯著，但僅僅局限于糧食主產(chǎn)區(qū)本區(qū)域內(nèi)，而對(duì)區(qū)域外基本沒(méi)有溢出效應(yīng)，所以我們也僅僅重點(diǎn)分析財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響。表6顯示財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)影響系數(shù)為0.4183，在1%水平上顯著，間接效應(yīng)影響系數(shù)為0.0102，在10%水平上顯著，這種結(jié)果與人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響有些類(lèi)似，即直接效應(yīng)遠(yuǎn)大于間接效應(yīng)，財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)本區(qū)域新型城鎮(zhèn)化發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用在前文已經(jīng)作了較詳細(xì)的闡述，不再重復(fù)。 下面對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的間接效應(yīng)進(jìn)行分析，其原因可能是財(cái)政支農(nóng)支出大量投資于本區(qū)域的農(nóng)林水事務(wù)、水利設(shè)施及救濟(jì)扶貧，促進(jìn)本區(qū)域的新農(nóng)村硬件及軟件的建設(shè)，縮小城鄉(xiāng)差距，而鄰近的省份由于與本區(qū)域在交通、農(nóng)林水事務(wù)城鄉(xiāng)公共服務(wù)等方面有比較緊密的相互往來(lái)，于是本區(qū)域的這些進(jìn)步會(huì)通過(guò)這些交流渠道傳遞到鄰近省份，通過(guò)溢出效應(yīng)幫助鄰近省份在相似領(lǐng)域取得發(fā)展進(jìn)步，最終有效推進(jìn)鄰近省份新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)。當(dāng)然，我們可以看出，糧食主產(chǎn)區(qū)的新型城鎮(zhèn)化空間溢出效應(yīng)比較弱，不太顯著，這可能與糧食主產(chǎn)區(qū)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、三農(nóng)領(lǐng)域及制度建設(shè)等方面在全國(guó)處于相對(duì)落后的現(xiàn)實(shí)情況有關(guān)。

2.糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本存量對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的空間溢出效應(yīng)比較分析

為了對(duì)比起見(jiàn)，接著來(lái)分析糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的空間效應(yīng)，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表7。同樣，在進(jìn)行分析之前，首先得對(duì)糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的空間效應(yīng)適用于哪種模型進(jìn)行確認(rèn)。通過(guò)進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)也確認(rèn)糧食非主產(chǎn)區(qū)適用SLM模型，為了精確起見(jiàn)，也進(jìn)行空間固定效應(yīng)模型、時(shí)間固定效應(yīng)模型、空間和時(shí)間固定效應(yīng)模型的比較，在對(duì)模型4、模型5及模型6的模型R2、對(duì)數(shù)似然值、空間滯后系數(shù)(ρ)比較之后，并綜合考慮模型各解釋變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的顯著性及經(jīng)濟(jì)學(xué)上的合理性，最終選擇模型4即空間固定效應(yīng)模型作為人力資本影響新型城鎮(zhèn)化的基本解釋模型。

首先來(lái)分析糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響，由表7可知，人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)影響系數(shù)為1.1923，在1%水平上顯著，間接效應(yīng)影響系數(shù)為0.0903，在5%水平上顯著。在與糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響進(jìn)行對(duì)比之后發(fā)現(xiàn)，其相同點(diǎn)就是無(wú)論是直接效應(yīng)還是間接效應(yīng)，在兩個(gè)區(qū)域都是顯著的，重點(diǎn)分析其不同之處：糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)(其系數(shù)為1.1923)大于糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)(其系數(shù)為0.9920)，糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的間接效應(yīng)(其系數(shù)為0.0903，在5%水平上顯著)大于糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的間接效應(yīng)(其系數(shù)為0.0241，在1%水平上顯著)，并且糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的總效應(yīng)(其系數(shù)為1.2825)大于糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的總效應(yīng)(其系數(shù)為1.0161)，也就是說(shuō)，人力資本在糧食非主產(chǎn)區(qū)比糧食主產(chǎn)區(qū)總是能夠產(chǎn)生更高的效率，其原因可能是，糧食非主產(chǎn)區(qū)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、公共服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等硬件與軟件方面平均都比糧食主產(chǎn)區(qū)更加優(yōu)秀，人力資本在良好的外部環(huán)境中能夠發(fā)揮出更高的潛力及效率，所以在對(duì)新型城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)及總效應(yīng)上，糧食非主產(chǎn)區(qū)總是占據(jù)優(yōu)勢(shì)，而在間接效應(yīng)上，糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響系數(shù)4倍于糧食主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響系數(shù)，其原因可能是糧食非主產(chǎn)區(qū)的人力資本綜合素質(zhì)更高，競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)更強(qiáng)，思維更活躍，加之外部環(huán)境鼓勵(lì)人才流動(dòng)，因此各區(qū)域之間的人力資本交流及相互學(xué)習(xí)的頻率遠(yuǎn)大于糧食主產(chǎn)區(qū)的人力資本交流頻率，人力資本對(duì)區(qū)域外的正向外溢效應(yīng)自然也就更大，所以糧食非主產(chǎn)區(qū)的人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的間接效應(yīng)也會(huì)遠(yuǎn)高于糧食主產(chǎn)區(qū)。

其次來(lái)看糧食非主產(chǎn)區(qū)的財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響。據(jù)表7顯示，財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響無(wú)論是直接效應(yīng)、總效應(yīng)還是間接效應(yīng)都表現(xiàn)為顯著，但是與糧食主產(chǎn)區(qū)比較發(fā)現(xiàn)，糧食非主產(chǎn)區(qū)的財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化的各種效應(yīng)都小于糧食主產(chǎn)區(qū)，這種結(jié)果與糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響結(jié)果恰恰相反，為什么會(huì)出現(xiàn)這種反差？其原因可能如下：第一，由于糧食主產(chǎn)區(qū)對(duì)保障國(guó)家糧食安全承擔(dān)最主要的責(zé)任，所以中央政府在安排國(guó)家財(cái)政預(yù)算資金的時(shí)候都會(huì)盡可能地將財(cái)政支農(nóng)資金予以傾斜，這樣糧食主產(chǎn)區(qū)省份所得的國(guó)家財(cái)政支農(nóng)資金的規(guī)模及比例會(huì)遠(yuǎn)大于糧食非主產(chǎn)區(qū)省份的國(guó)家財(cái)政支農(nóng)資金，再加上糧食主產(chǎn)區(qū)各省自己基于本省所承擔(dān)的糧食安全責(zé)任也會(huì)優(yōu)先保證財(cái)政支農(nóng)資金的配置及正確使用，而糧食非主產(chǎn)區(qū)各省沒(méi)有必須承擔(dān)糧食安全責(zé)任的硬約束，也不會(huì)在財(cái)政支農(nóng)支出方面作出特別的重視及部署。第二，國(guó)家為了支持糧食主產(chǎn)區(qū)的“三農(nóng)”發(fā)展及新農(nóng)村建設(shè)，針對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)民、農(nóng)業(yè)及農(nóng)村領(lǐng)域給予了一些相對(duì)優(yōu)厚的特殊政策及其他配套資源的大力支持，在這些更加良好的外部環(huán)境推進(jìn)下，財(cái)政支農(nóng)支出的使用效率可能比糧食非主產(chǎn)區(qū)更高，快速地改變糧食主產(chǎn)區(qū)在“三農(nóng)”領(lǐng)域的落后局面，縮小其城鄉(xiāng)差距，促使糧食主產(chǎn)區(qū)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌和諧發(fā)展，最終有效推進(jìn)糧食主產(chǎn)區(qū)新型城鎮(zhèn)化的建設(shè)。第三，由于糧食主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省份在地理位置上比較集中，主要分布在我國(guó)的長(zhǎng)江流域、東北三省及華北區(qū)域，本來(lái)相互之間在經(jīng)濟(jì)、生活、交通及公共服務(wù)等各方面互通有無(wú)，交流甚多，現(xiàn)在又基于在糧食安全責(zé)任上的相同定位，在“三農(nóng)”領(lǐng)域及農(nóng)業(yè)公共服務(wù)流域的各種投資就極有可能通過(guò)各省之間的相互交流及聯(lián)系產(chǎn)生較大的正向外溢效應(yīng)，因此財(cái)政支農(nóng)支出在“三農(nóng)”領(lǐng)域及農(nóng)業(yè)公共服務(wù)流域的使用也會(huì)通過(guò)這種溢出效應(yīng)使區(qū)域外的省份受益，基于其特殊性會(huì)重點(diǎn)投資于“三農(nóng)”及鄉(xiāng)村領(lǐng)域，而這也是推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)所重視的領(lǐng)域，因此，財(cái)政支農(nóng)支出通過(guò)這種路徑間接溢出從而可能顯著影響區(qū)域外省份的新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程。但是糧食非主產(chǎn)區(qū)省份由于沒(méi)有糧食安全責(zé)任的定位，所以財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化的間接效應(yīng)就會(huì)比糧食主產(chǎn)區(qū)要小得多。

表7　糧食非主產(chǎn)區(qū)人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化影響的空間效應(yīng)

其他控制變量方面，在對(duì)新型城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)上，技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施及金融發(fā)展水平對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響都表現(xiàn)為顯著，在10%水平上顯著，而對(duì)外直接投資對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響不顯著。再看對(duì)新型城鎮(zhèn)化的間接效應(yīng)上，基礎(chǔ)設(shè)施、金融發(fā)展水平及對(duì)外直接投資對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響都表現(xiàn)不顯著，只有技術(shù)創(chuàng)新變量對(duì)糧食非主產(chǎn)區(qū)新型城鎮(zhèn)化間接效應(yīng)產(chǎn)生顯著影響(其影響系數(shù)為0.0036，在10%水平上顯著)，這可能受益于糧食非主產(chǎn)區(qū)相對(duì)更加發(fā)達(dá)先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)與創(chuàng)新環(huán)境，所以其技術(shù)創(chuàng)新能夠更高效地推進(jìn)本區(qū)域的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展，并且能夠把技術(shù)創(chuàng)新的成果通過(guò)與鄰近省份交流、共享學(xué)習(xí)的方式外溢到鄰近省份的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，因此，技術(shù)創(chuàng)新的間接效應(yīng)就表現(xiàn)比較顯著。

四、結(jié)論及政策建議

人的城鎮(zhèn)化是新型城鎮(zhèn)化的本質(zhì)及核心。尤其是新常態(tài)背景下推動(dòng)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化，更加要重視對(duì)內(nèi)生動(dòng)力的培養(yǎng)，其中一個(gè)關(guān)鍵的內(nèi)生動(dòng)力培養(yǎng)就是對(duì)人的教育及培訓(xùn)，提升人力資本質(zhì)量。本文選取1999—2013年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，研究了人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的影響及其空間溢出效應(yīng)，得出的主要研究結(jié)論如下：首先，人力資本、財(cái)政支農(nóng)支出及技術(shù)創(chuàng)新能夠有效促進(jìn)我國(guó)的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展，并且這種促進(jìn)作用具有較顯著的空間溢出效應(yīng)。其次，人力資本、財(cái)政支農(nóng)支出及技術(shù)創(chuàng)新的空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)出明顯的區(qū)域異質(zhì)性：人力資本的空間溢出效應(yīng)在糧食非主產(chǎn)區(qū)效果更強(qiáng)，財(cái)政支農(nóng)支出的空間溢出效應(yīng)在糧食主產(chǎn)區(qū)效果更強(qiáng)，而技術(shù)創(chuàng)新只在糧食非主產(chǎn)區(qū)才表現(xiàn)出空間溢出效應(yīng)。最后，其他控制變量雖然能夠不同程度地影響新型城鎮(zhèn)化發(fā)展，但這種影響效應(yīng)只局限于本區(qū)域，不具有空間溢出效應(yīng)。

基于實(shí)證分析結(jié)果，提出如下政策建議：

1.加大人力資本投資力度，培養(yǎng)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)人才

一是構(gòu)建國(guó)家、社會(huì)、企業(yè)、個(gè)人的多元化投資體系，促進(jìn)對(duì)教育、培訓(xùn)、衛(wèi)生等人力資本投資。實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)人力資本是促進(jìn)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展作用最大的影響因素，因此，加大對(duì)各級(jí)人力資本的投資力度，快速促進(jìn)糧食主產(chǎn)區(qū)的人力資本積累，為促進(jìn)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展準(zhǔn)備充足的動(dòng)力源，隨時(shí)可以投入使用。當(dāng)然，投資主體不能由單一的個(gè)人、社會(huì)或者政府來(lái)承擔(dān)，應(yīng)該促成國(guó)家、社會(huì)和個(gè)人共同促進(jìn)教育發(fā)展的多元化投資格局。

二是采取有力措施大力促進(jìn)農(nóng)村人力資本投資。由于外部環(huán)境及自身?xiàng)l件的多方面原因，我國(guó)農(nóng)民受教育程度及平均素質(zhì)相比于城鎮(zhèn)居民來(lái)說(shuō)要低許多，因此，依據(jù)木桶原理，占我國(guó)總?cè)丝?0%以上綜合素質(zhì)偏低農(nóng)村人力資本極有可能成為制約新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的關(guān)鍵短板，必須采取有力措施使這塊短板盡快拉長(zhǎng)。為此，可以采用的具體措施有：加大政府對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)教育投資的力度和總量，大力發(fā)展農(nóng)村教育，優(yōu)化教育資源配置；重視引導(dǎo)農(nóng)村人力資本的“雙向流動(dòng)”，減少其投資收益過(guò)度向中心城鎮(zhèn)“外溢”；加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民工人力資本的職業(yè)教育培訓(xùn)等。

2.充分發(fā)揮人力資本投資的外溢效應(yīng)，高效推進(jìn)糧食主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的新型城鎮(zhèn)化高質(zhì)量、均衡式協(xié)同發(fā)展

通過(guò)實(shí)證分析，可知人力資本對(duì)新型城鎮(zhèn)化的促進(jìn)作用具有非常顯著的空間溢出效應(yīng)，能夠有效促進(jìn)周邊省份的新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程。那么，未來(lái)的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展過(guò)程中應(yīng)將這種外溢效應(yīng)繼續(xù)強(qiáng)化，引導(dǎo)人力資本豐富及新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平高的省份加強(qiáng)與鄰近省份的合作，積極引領(lǐng)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平落后的省份協(xié)同發(fā)展。近期目標(biāo)是加強(qiáng)糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)部、非主產(chǎn)區(qū)內(nèi)部各省份之間在新型城鎮(zhèn)化發(fā)展及人力資本培養(yǎng)的合作及協(xié)調(diào)，構(gòu)建省際城鎮(zhèn)合作平臺(tái)，盡可能為包括高素質(zhì)人才在內(nèi)的各方面要素合理流動(dòng)創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)的外部環(huán)境，充分利用新型城鎮(zhèn)化的空間效應(yīng)推動(dòng)城鎮(zhèn)化高質(zhì)量運(yùn)行。長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是當(dāng)時(shí)機(jī)成熟時(shí)，應(yīng)當(dāng)站在整個(gè)國(guó)家利益最大化的高度，促進(jìn)糧食主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)在新型城鎮(zhèn)化發(fā)展及人力資本培養(yǎng)的合作及協(xié)調(diào)，政府出臺(tái)強(qiáng)有力的激勵(lì)政策措施促進(jìn)糧食非主產(chǎn)區(qū)高素質(zhì)的人力資本向人力資本相對(duì)匱乏的糧食主產(chǎn)區(qū)自由流動(dòng)，從而利用人力資本的外溢效應(yīng)促進(jìn)我國(guó)整體的新型城鎮(zhèn)化高質(zhì)量、均衡式協(xié)同發(fā)展。

3.客觀分析及利用其他控制變量對(duì)新型城鎮(zhèn)化的影響來(lái)推進(jìn)我國(guó)新型城鎮(zhèn)化的高質(zhì)量、均衡發(fā)展

研究結(jié)論揭示財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)新型城鎮(zhèn)化的促進(jìn)作用及空間溢出效應(yīng)在糧食主產(chǎn)區(qū)效率更高，因此，中央政府及相應(yīng)省份就應(yīng)該加大對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)財(cái)政支農(nóng)資金的傾斜式投入，從而加快糧食主產(chǎn)區(qū)新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展速度，縮小與糧食非主產(chǎn)區(qū)的差距，基礎(chǔ)設(shè)施及技術(shù)創(chuàng)新都能夠有效促進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展，但是基礎(chǔ)設(shè)施在糧食主產(chǎn)區(qū)效率更高，而技術(shù)創(chuàng)新在非主產(chǎn)區(qū)效率更高，基于促進(jìn)我國(guó)新型城鎮(zhèn)化協(xié)同發(fā)展的需要，就應(yīng)該找出制約技術(shù)創(chuàng)新在糧食主產(chǎn)區(qū)發(fā)揮其作用的原因，采取有效措施充分釋放技術(shù)創(chuàng)新對(duì)新型城鎮(zhèn)化的促進(jìn)作用。

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Research on Spatial Spillover Effect of Human Capital to New Urbanization

YAO Xu-bing1, LUO Guang-qiang2，WU Zhen-shun1

(1.School of Management, Hunan Institute of Engineering, Xiangtan 411104, China;2.SchoolofEconomics,HunanAgricultureUniversity,Changsha410128,China)

Based on the data panel from years 1999 to 2013, the paper uses spatial econometric model to study the impact of human capital on new urbanization, specifically estimates the direct effect, indirect effect and total effect of human capital to new urbanization in main grain producing area and carry on comparative analysis with non-major grain producing area. The results show that human capital can significantly promote the development of new urbanization. Furthermore, it can well promote he development of new urbanization of adjacent areas through space spillover effect, however, the space spillover effect is much larger in non-major grain-producing area. From the view of other control variables, fiscal expenditure in agriculture has significant space spillover effect in the whole country and there exists stronger spillover effect in main grain producing area; but technology innovation only has spillover effect in non-major grain producing area.

human capital； new urbanization； space spillover effect；main grain producing area; technology innovation; fiscal support for agriculture

2016-10-27DOI:10.7671/j.issn.1672-0202.2016.06.013

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(15BJY094)；湖南省教科規(guī)劃省級(jí)重點(diǎn)課題(XJK014AGD006)；湖南省哲學(xué)社科基金項(xiàng)目(15YBB025)

姚旭兵(1973—)，男，湖南邵陽(yáng)人，湖南工程學(xué)院管理學(xué)院講師，主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)理論與政策。E-mail：yaoxubing@163.com

F299.21

A

1672-0202(2016)06-0125-16