摘要 城市化的發展與地方經濟發展水平和勞動力遷移密切相關，中國城市化進程中的一個顯著特徵是區域差異非常明顯，其根源是在國內經濟發展水平不同的各地區，影響城市化發展的諸因素之發育程度及所起作用不同。本文運用平行數據(panel)模型，對影響中國各省、直轄市和自治區城市化發展的諸因素進行了實證分析。主要結論爲：①各地區之間，特別是沿海與內地之間，城市化進程的差異非常顯著。②在中部地區，第二產業的發展對當地城市化水平的提高起推動作用;而在沿海地區，則由第三產業扮演着更爲重要的角色。③對外開放政策對推動中國的城市化發展起了顯著作用，在沿海省份表現尤爲突出。由此可以推斷，中、西部開放力度的加大將推動當地城市化的發展。④農村非農產業的發展在城市化進程中發揮着雙重作用：在沿海和西部地區，農村非農產業對城市化起補充作用;而在中部地區，則起替代作用。
關鍵詞 城市化;地區差異;產業結構;對外開放
從目前掌握的文獻看，國內學者雖然對城市化影響因素有較多的論述，但在分析方法上，大多數研究僅停留在描述性和定性分析上，缺乏以計量經濟學爲工具的實證分析。此外，雖然許多學者都注意到了中國城市化的地區差異，但對影響城市化發展的諸因素在不同區域和不同時期所起作用差異的研究卻相對較少。本文將使用計量經濟學工具，結合統計數據，分析改革開放以來中國城市化的決定因素，以及這些因素所起作用在不同區域之間的差異。
1 城市化水平的區域差異
根據2000年人口普查資料，中國的城市化率爲36.9%，與1990年相比，上升了13.7個百分點。我們可以按普查數據顯示的城市化水平高低把中國大陸的31個省、直轄市和自治區依次排爲四組。①北京、上海、天津三個直轄市，其城市化水平在70%以上，爲全國最高。②東北三省和地處東南沿海的廣東、浙江、福建、江蘇，這些省份的城市化水平在40%～60%之間，可以列爲第二層次。東北是中國著名的重工業中心，其城市化水平主要與當地重工業的發展和良好的基礎設施條件有關;東南諸省城市化的主要動力，則是直接受益於改革開放，特別是由於這裏是對外開放的首善之區。③處於第三等級的是中、西部地區的一些省、市，城市化率在30%～40%之間。湖北、山東、山西、陝西、重慶五省、市，城市化的動力主要來自於較爲發達的工業;青海、新疆、寧夏，則是因爲本身人口基數小，從而城市化率略高。④其餘省份的城市化率均低於30%，這些省份或者是人口稠密的農業大省，如四川、河南、湖南等;或者是一些欠發達的西部省區。
城市化不是一個簡單地人口再分佈的過程，其起因和結果都與區域社會經濟發展狀況密切相關[1]。表1列出了中國三大經濟地帶(東部沿海、中部和西部)的城市化率和一些相關社會經濟指標。從中可見，在2000年，東部城市化水平高於中西部，中部城市化水平又高於西部，三大地帶呈明顯梯度。其中，東部與中部的差距較大，有17.8個百分點;中部與西部的差距有8.4個百分點。
表1還列出了三大地帶若干經濟指標間的差異：人均國內生產總值，對外開放度(以進出口貿易總值佔地區國內生產總值的百分比來衡量)，以及農村非農業勞動力比重。從中可見，三大地帶在經濟指標方面的差異與在城市化水平上的差異表現出高度的一致性。所有指標都呈現出東部高於中部、中部高於西部的明顯梯度。在差距大小上，所有指標都是東部遙遙領先於中部，而中部與西部之間的差距相對較小。
因此，我們可以說城市化是經濟發展的伴生物，城市化的區域差異實際上反映的是各地經濟發展水平的差異，或者說是影響城市化發展的諸因素的作用的差異。不同地區影響城市化發展的因素各有其異，同樣的因素在不同地區、不同時期所產生的效果也是不盡相同，這些差異決定了城市化的地域特徵和發展模式。理解中國城市化地區差異的關鍵之處就在於分析研究這些影響因素在各地區的效果差異。以下我們將利用計量經濟學的方法，對影響中國城市化水平的因素及其區域差異進行實證分析。
2 分析方法和數據
本文所使用的數據是二維的，即1984-2001年中國各省的`社會、經濟指標。在傳統線性計量經濟學分析中，同一個模型所使用的要麼是時間序列數據，要麼是橫截面數據，二者只能選其一。但我們所佔有的數據從時間上看只有1984-2001年的18個年份，從橫截面上看只有29個省份(海南和重慶分別被納入廣東和四川)在區域劃分問題上，考慮到海南設省，重慶設市的歷史較晚，故將它閃分別併入廣東省和四川省進行分析。因爲本文比較的對象是東、中、西三大地帶，所以這種不改變省、市地帶歸屬的併入對分析結果完全沒有影響。，無論是哪一種都會因樣本量太小而不能滿足傳統分析方法的需要。而近年來發展起來的“平行數據(panel)模型”能同時利用時間序列數據和截面數據，並有效控制由於觀察值的個體特徵(無論是否能觀察到)而造成的樣本內部非均勻性(heterogeneity)問題，因此本文采用平行數據模型。
平行數據模型的一般形式爲：
其中：下標i表示省份;下標t表示年份。與經典計量經濟學模型不同的是，平行數據模型迴歸方程中的隨機項由兩部分構成：一是省份的個體影響μ�i;一是傳統的隨機項ε�i,t。在平行數據分析中，要進行兩個檢驗。
首先，要進行Breusch-Pagan的檢驗(Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test)以判斷是否有必要使用panel方法，也就是要檢驗是否可以忽略個體(即省份)的特殊影響(即μ�i的方差是否爲零)。如果可以忽略個體影響，就可以假設方程在不同的橫截面的樣本數據點上具有同樣的截距，在這種情況下直接使用傳統的最小二乘法分析即可;反之，如果個體影響不能忽略，則方程在不同橫截面的數據上具有不同的截距，此時必須選擇平行數據模型。[KG)]
一旦採用了平行數據模型，就必須進行第二個檢驗――Hausman檢驗[2]，以此判斷個體影響是固定影響(fixed effect)還是隨機影響(random effect)。因爲中國各省、市和自治區的經濟發展水平差異較大，各經濟指標具有不同的起點(即不同的截距)，所以在利用平行數據模型分析中國各省各年的數據時通常不能忽略個體影響。當然，最後到底採用何種模型還是取決於計量經濟學的檢驗結果。
本文的目的在於解釋城市化水平，但是，《中國統計年鑑》只提供了各年全國的城市化率，而沒有提供分省份的城市化率。此外，20世紀80年代以後普遍興起的“地改市”、“縣改市”、“縣改區”和“鄉改鎮”，一方面使中國城市人口統計口徑比較混亂，另一方面導致了以按行政建制統計的城市化水平的大幅度上升[3](Chung和Lam，2004)。而且，由於各省、市、自治區的控制標準也不盡相同，城市化率在縱向時間上和橫向地區上的可比性都比較差。所以，本文以公安部門統計的非農業人口比重來替代城市人口比重，數據來源於《中國人口統計年鑑》。雖然這種替代在城鄉壁壘鬆動、人口流動頻繁的情況下，容易低估實際的城市化水平，但其優點在於：①非農業人口與城市人口高度相關，在計量經濟分析中前者能在很大程度上替代後者，特別是在進行區域比較時，各地非農業人口的比重能夠大致反映區域間城市化水平的差異;②非農業人口的機械增長，即所謂的“農轉非”一直受到國家的嚴格控制，因此可比性比較好。因此，有不少學者採用這種方式來研究中國城市化的發展[4]。
在模型中引入的解釋變量有：
(1)人均國內生產總值的對數。我們用該變量來衡量地區經濟發展水平。
(2)第二產業國內生產總值的比重和第三產業國內生產總值的比重。隨着農業的發展，農業剩餘勞動力趨於流向二、三產業。而二、三產業爲追求聚集經濟效應集中於一定的地理區位，就會促使經濟要素和活動集中，導致人口圍繞產業而集聚，甚至能吸引那些與最初活動無關的人口和經濟活動的進一步聚集，從而形成新的城市或發展已有的城市。因此從根本上講，人口轉移的規模取決於二、三產業的吸納能力[5]。
(3)對外開放度。該變量爲進、出口貿易總額佔地區國內生產總值百分比。對外開放促進了出口導向產業的發展，爲企業打入國際市場鋪平了道路。這有利於各地區發揮比較優勢，提高經濟活力，增加對勞動力的需求，推動農村勞動力向城市的流動[6]。
(4)鐵路密度與公路密度。這兩個變量反映地區交通條件。良好的基礎設施一方面可以能降低遷移成本並提高產品的競爭力;另一方面，還可以促進資訊交流，刺激勞動力流動。