陳炫輪 劉直宗

◆摘? 要：文章以全國各省份的城鎮(zhèn)人口比例為指標(biāo)，并以其人均GDP，第二產(chǎn)業(yè)增加值，每十萬人高校的在校生人數(shù)，社會(huì)消費(fèi)品零售品總額，國內(nèi)發(fā)明專利申請(qǐng)授權(quán)量等指標(biāo)對(duì)我國省域人口城鎮(zhèn)化影響因素進(jìn)行研究。選取了我國31個(gè)省域2011-2019年九年的面板數(shù)據(jù)，綜合利用Geoda軟件以及stata軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，結(jié)合軟件檢驗(yàn)的結(jié)果，本文最終選擇時(shí)間固定效應(yīng)的SDM模型進(jìn)行回歸，并得出如下結(jié)論：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及教育水平對(duì)人口城鎮(zhèn)化有著顯著的正向作用，而第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平以及消費(fèi)市場活躍度對(duì)于人口城鎮(zhèn)化水平的影響并不顯著。

◆關(guān)鍵詞：人口城鎮(zhèn)化;影響因素研究;時(shí)間固定效應(yīng);SDM模型

一、引言與文獻(xiàn)綜述

中國自改革開放以來，城市化的速度得到了顯著的提高。慕海平認(rèn)為，真正的城市化應(yīng)該是產(chǎn)業(yè)，人口，土地，社會(huì)，農(nóng)村五個(gè)方面的協(xié)調(diào)發(fā)展，而人口城市化的加速則是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要因素。當(dāng)前，我國正在進(jìn)行新型城市化建設(shè)，對(duì)其影響因素進(jìn)行探討，對(duì)其進(jìn)行研究是十分必要的。

長期以來，國內(nèi)學(xué)者一直在研究人口城市化的驅(qū)動(dòng)機(jī)理，李芃等運(yùn)用主成分及多元回歸方法，認(rèn)為重慶的城鎮(zhèn)化程度主要受第二產(chǎn)業(yè)的影響。王勝男等運(yùn)用主成分及多元線性回歸方法，研究了海南省各發(fā)展階段的城市化水平。黃亞平等運(yùn)用偏相關(guān)理論，對(duì)我國落后山區(qū)農(nóng)村地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平進(jìn)行了實(shí)證研究。王發(fā)曾利用灰色關(guān)聯(lián)度方法對(duì)山東，中原，關(guān)中地區(qū)的城市化水平進(jìn)行了分析，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)水平，人口集聚程度，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，衛(wèi)生保健水平是影響城市化水平的重要因素。本文在對(duì)空間要素進(jìn)行分析的同時(shí)，也將時(shí)間因素進(jìn)入了進(jìn)來，從而使基于空間的面板數(shù)據(jù)研究更具有科學(xué)性。

二、數(shù)據(jù)的選取與空間相關(guān)性檢驗(yàn)

為了研究我國省域人口城鎮(zhèn)化的影響因素，本文選取了2011-2019年31個(gè)省份六個(gè)方面的指標(biāo)，分別是分地區(qū)年末城鎮(zhèn)人口比重（Y），人均地區(qū)生產(chǎn)總值（X1），第二產(chǎn)業(yè)增加值（X2），每十萬人口高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)（X3），社會(huì)消費(fèi)品零售品總額（X4），國內(nèi)發(fā)明專利申請(qǐng)授權(quán)量（X5），其中Y代表人口城鎮(zhèn)化水平;X1代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;X2代表第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平;X3代表教育水平;X4代表消費(fèi)市場的活躍度;X5代表區(qū)域創(chuàng)新水平。本文數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)以及《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

搜集完數(shù)據(jù)以后，首先利用Geoda軟件產(chǎn)生近九年全國省域人口城鎮(zhèn)化莫蘭指數(shù)以及相對(duì)應(yīng)的p值，以此來初步判斷我國省域人口城鎮(zhèn)化水平是否具有空間集聚效應(yīng)。

從莫蘭指數(shù)可以看出，全國31個(gè)省域人口城鎮(zhèn)化的全局莫蘭指數(shù)均在0.3以上，且p值均顯著拒絕原假設(shè)，這說明31個(gè)省份的人口城市化水平并非完全的隨機(jī)分布，而是呈現(xiàn)出明顯的整體空間正相關(guān)關(guān)系。

三、空間計(jì)量模型的檢驗(yàn)與選擇

為了進(jìn)一步準(zhǔn)確的判斷是采用普通的面板OLS回歸，還是使用空間計(jì)量模型進(jìn)行回歸，本文采用stata軟件對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行LM檢驗(yàn)從LM檢驗(yàn)的結(jié)果來看，空間誤差效應(yīng)以及空間滯后效應(yīng)的p值均顯著，因此我們應(yīng)該選擇相應(yīng)的空間計(jì)量模型而非普通的面板OLS回歸模型。此外，由于空間誤差效應(yīng)以及空間滯后效應(yīng)均顯著，故此時(shí)應(yīng)該設(shè)定模型為SDM模型，然后在作進(jìn)一步的檢驗(yàn)分析。

在此基礎(chǔ)上，我們使用 HAUSMAN檢驗(yàn)，以確定是否使用了一個(gè)隨機(jī)效應(yīng)模型，而 檢驗(yàn)的p值為0.00，從而排除了原有的假定，使用固定效應(yīng)模型。

緊接著對(duì)SDM模型進(jìn)行模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)，即LR檢驗(yàn)以及Wald檢驗(yàn)，看SDM模型能否退化為SLM模型或者SEM模型。

LR檢驗(yàn)以及Wald檢驗(yàn)結(jié)果均顯示拒絕原假設(shè)，即SDM模型不能退化為SAR模型以及SEM模型。因此，本文最終選擇SDM模型來對(duì)所選數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果如下表所示：

結(jié)果顯示，X1，X3對(duì)Y的影響顯著為正，X2，X4對(duì)Y的影響并不顯著而X5對(duì)Y的影響顯著為負(fù)。這說明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及教育水平對(duì)人口城鎮(zhèn)化有著顯著的正向作用，而第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平以及消費(fèi)市場活躍度對(duì)于人口城鎮(zhèn)化水平的影響并不顯著。

四、結(jié)論與啟示

通過以上研究，我們可以得到如下結(jié)論與啟示：（1）我國人口城市化水平與區(qū)域之間存在著顯著的空間相關(guān)性，且空間外溢作用十分明顯;（2）經(jīng)濟(jì)發(fā)展和教育發(fā)展程度的提高，都會(huì)對(duì)人口城市化產(chǎn)生積極的影響;（3）消費(fèi)品零售總額和第二產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)城市化的影響不大，主要是由于消費(fèi)市場發(fā)展不夠成熟，社會(huì)保障制度不健全，對(duì)人口城市化的拉動(dòng)作用也不大。

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作者簡介

陳炫輪（1997-），男，河南信陽人，碩士研究生，主要研究方向大數(shù)據(jù)分析。