城市化與經濟增長的長期均衡與短期動態關系——基于省際面板數據的經驗證據

項本武 張鴻武，2

（1．中南財經政法大學 經濟學院，湖北 武漢430073；2．財政部 財政科學研究所，北京100142）

改革開放以來，中國經濟增長取得了舉世矚目的成就，與此同時，中國城市化進程也在不斷推進，《中國統計年鑒》數據顯示：中國城市化率（城鎮人口占總人口的比重）在1978年只有17．9%，1990年上升到26．4%，2000年達到36．2%，2010年達到49．9%；而據國家統計局統計公報數據，2011年的城市化率已經攀升至51．3%。城市化率的快速提高與經濟高速增長的同步性引起了學者們的關注：城市化是否促進了中國經濟的高速增長？城市化的經濟增長效應究竟有多大？進一步，城市化能否成為中長期保持中國經濟持續增長的動力？對這些問題的回答需要我們對中國城市化與經濟增長之間的長期和短期關系進行深入的實證研究，從而為中國經濟未來持續增長的路徑選擇和具體經濟政策的實施提供支撐。

一、文獻回顧

經濟理論認為城市化的推進有利于拉動地區經濟增長，并從溢出效應、規模經濟等角度分析了城市化的經濟增長效應的形成機制。早在1890年，Marshall就提出城市提供企業接觸緊密的環境，帶來了本地信息溢出，從而促進經濟增長；進一步，內生增長理論進行了更為細致的研究。Lucas認為本地信息和知識溢出使得城市成為經濟增長的引擎①，Romer認為外部規模經濟和知識溢出一起提升了私人人力資本積累的收益，從而驅動經濟的長期增長②。而研究城市經濟學的學者特別關注規模經濟這一構成城市的重要特征，進而強調和分析了城市規模經濟的微觀基礎，如溢出效應③、本地勞動力市場的搜尋匹配④，還有學者對這些溢出效應和匹配效應進行了量化分析⑤。

在理論分析的基礎上，國外學者對城市化與經濟增長的關系進行了大量實證檢驗。Lampard對美國歷史數據的考察發現：城市發展與經濟增長之間呈現顯著的正相關關系⑥。Berry對95個國家43個變量進行主成分分析，以解釋城市化水平與經濟、技術、人口和教育等因子的關系，證實了城市化與經濟增長之間的正相關關系⑦。McCoskey ＆Kao 基于1965—1989年30個發展中國家和22個發達國家的面板數據進行協整分析，發現所有樣本國家勞均GDP與城市化率、勞均資本存量之間存在長期協整關系⑧。Henderson 利用發展中國家的橫截面數據計算出城市化水平與對數人均GDP之間的相關系數達0．85⑨。Bertinelli ＆Strobl利用半參數方法對39個國家1960—1990年的面板數據進行分析，發現經濟增長與城市聚集之間呈現出U形變化⑩。Annez ＆ Buckley通過對1960—2000年間每十年的全球跨國數據的統計分析，發現各國人均GDP 和城市化率之間呈顯著的對數線性關系，表明城市化是長期中生產率增長的重要因素?。

近年來，眾多國內學者對中國城市化的經濟增長效應也進行了相應研究。李金昌、程開明基于我國1978—2004年城市化率與人均GDP數據，利用格蘭杰因果檢驗、協整和誤差修正模型發現，城市化對長期經濟增長具有顯著正影響，但短期效應并不顯著?。段瑞君、安虎森使用1978—2006年的城鎮人口數和GDP 數據時間序列數據進行Grange因果關系檢驗及基于狀態空間模型的彈性分析發現，城市化對經濟增長具有很大的促進作用?。沈坤榮、蔣銳則分別使用我國1978—2003年的時間序列數據和29個省份的面板數據檢驗了城市化對人均產出的影響，研究發現城市化水平和人均產出呈顯著正相關?。朱孔來等使用我國1978—2009年城市化率和人均GDP年度時間序列數據，運用脈沖響應函數和方差分解分析了城市化進程與經濟增長之間的動態影響，而他們使用我國2000—2009年31個省的面板數據進行的協整檢驗發現，我國城市化進程與經濟發展水平之間存在長期穩定的均衡關系?。

綜上可見，無論是理論上，還是國內外進行的大量實證研究中，都表明城市化的確存在經濟增長效應。但目前國內外的大部分實證研究存在兩個缺陷：一是僅對城市化率與經濟增長兩者之間進行相關分析或回歸檢驗，這種用單一的城市化率來解釋經濟增長的計量方法，既缺乏理論基礎，又存在變量遺漏的缺陷，并直接影響到政策制定者所關注的城市化的經濟增長效應的具體數值；二是大部分研究主要使用的是時間序列數據或橫截面數據，較少使用面板數據展開研究，從而未能充分利用橫截面和時間序列的二維信息。

有鑒于此，論文從經濟增長理論出發，使用1995—2010年中國各?。ㄖ陛犑?、自治區，以下簡稱為?。嶋H產出（GDP）、物質資本、人力資本和城市化率的面板數據，通過區域總量生產函數，實證分析城市化的經濟增長效應；特別的，考慮到城市經濟理論中強調城市化是通過溢出效應和規模經濟等機制影響全要素生產率從而影響經濟增長，論文將城市化率作為全要素生產率影響變量納入生產函數，從而具有較強的建模理論基礎。在計量方法上，論文運用面板數據協整模型來考察城市化與經濟增長之間的長期均衡，以此揭示城市化的長期經濟增長效應；進一步，基于長期均衡所派生的面板誤差修正（PVECM）模型，研究城市化與經濟增長的短期動態調整效應。

二、模型設定與估計

（一）面板協整模型設定

為分析城市化對經濟增長的影響，我們使用包含人力資本的Cobb－Douglas生產函數來刻畫中國省際生產行為，其一般形式為：

式（1）中i為截面單元，t為時間，Y、K、H分別表示實際產出、物質資本和人力資本，α、β分別表示物質資本、人力資本的產出彈性，A表示技術水平或全要素生產率。

考慮到城市為企業提供緊密聯系和區域鄰近的環境，便利了企業間的溝通和信息的交流，從而帶來本地信息溢出；同時，經濟活動向城市地區集中所產生的集聚效應，會帶來較高的規模收益，尤其是來自信息與知識的溢出不僅提升了私人人力資本積累的收益，而且為技術創新提供了便利條件，并提高了區域全要素生產率，從而驅動經濟長期的內生增長。因此，為考察城市化對全要素生產率從而對區域生產的影響，我們將城市化率（URB）作為全要素生產率的影響因素納入其中：

將式（2）代入式（1），兩邊取對數后并加入誤差項εit，整理得到實證計量模型：

其中β1、β2 分別測度物質資本和人力資本的產出彈性，β3 測度城市化對實際產出的平均增長效應。需要特別說明的是，經濟理論認為城市化通過溢出效應和規模經濟等機制影響生產率從而驅動經濟的增長，體現為式（3）中城市化率成為自變量之一；但另一方面，由于經濟的快速增長，人口和經濟活動在地理空間上不斷聚集，導致不同規模和類型的城市不斷出現并日益擴大，使得城市化成為經濟增長的必然結果，因而式（3）的估計會產生內生性問題，但從中國城市化過程的具體特征來看，由于戶籍制度等制度性安排影響了城鄉人口之間的遷移，阻礙了人口和經濟活動在地理空間上的自由聚集，部分切斷了經濟增長帶動城市化率提高的鏈條，一定程度上避免了內生性問題，因而我們仍然采用式（3）進行實證分析。

若式（3）通過面板數據的協整檢驗，則意味著各變量之間存在面板協整關系；進一步，為了檢驗城市化對實際產出的短期調整效應，我們根據Granger表述定理，基于面板協整模型式（3），設定對應的面板誤差校正模型（PVECM）如下：

式（4）中εit－1為式（3）的面板協整殘差，λ為誤差調節系數，它反映城市化與實際產出的長期穩定（協整）關系對實際產出的短期變化所產生的調節效應。當λ＜0，表示長期穩定的協整關系對短期實際產出具有抑制（調節）作用，反映一旦變量之間的均衡關系偏離長期均衡時，會逐步調整到均衡狀態，而從面板協整和均衡角度來看，也進一步支持式（3）為面板協整模型；當λ＞0，則表示面板協整關系對短期實際產出具有促進作用，預計實證分析中λ符號為負。

（二）面板協整模型的估計方法

要對面板數據模型進行估計，首先需要進行的就是面板數據單位根檢驗，然后在此基礎上進行面板協整分析。

1．面板單位根檢驗方法

考慮面板數據的AR（1）過程：

其中Xit表示模型中的外生變量向量，包括各截面的固定效應影響和時間，N表示截面單元數，T表示觀測時期數，參數ρi為自回歸系數，隨機誤差項uit滿足獨立同分布假設。若｜ρi｜＜1，則對應的序列yi為平穩序列；若｜ρi｜≥1，則對應的序列yi為非平穩序列。根據對式（5）中參數ρi的不同限制，可以將面板數據的單位根檢驗方法分為兩大類：一類為相同根情形下的單位根檢驗，另一類為不同根情形下的單位根檢驗。與大多數研究相同，論文分別采用第一類檢驗方法中的LLC檢驗和第二類檢驗方法中的Fisher－ADF檢驗進行單位根檢驗，兩種檢驗方法的基本原理分別如下：

LLC檢驗采用ADF 檢驗形式，即考慮式（6）所示模型：

其中α＝ρ－1，pi為第i個截面的滯后階數，在該模型中允許其跨截面變化。LLC 檢驗的原假設為面板數據中的各截面序列具有一個相同單位根，備擇假設為各截面序列均沒有單位根，即H0：α＝0，H1：α＜0。雖然LLC檢驗仍采用ADF檢驗式形式，但其并沒有直接使用Δyit和yit－1對參數α進行估計，而是使用Δyit和yit－1的代理變量去估計參數α，其具體步驟為：

1）給定各截面單元的滯后階數pi后，從Δyit和yit－1中消除Δyit－1和外生變量的影響，并進行標準化以求出代理變量。如假設

其中si為模型（8）中對應于對第i個截面的ADF檢驗式的估計標準差。

2）利用獲得的代理變量估計參數α。即用代理變量做回歸，估計參數α，此時所獲得的與參數α相對應的t統計量漸近服從標準正態分布。

而Fisher－ADF檢驗通過結合不同截面單位根檢驗的p值，構造ADF－Choi Z 統計量，來檢驗面板數據是否存在單位根。原假設H0為存在單位根，在原假設成立條件下，有：

其中φ－1表示標準正態分布函數的反函數，πi為第i組截面數據單位根檢驗的p值。

2．面板數據協整檢驗方法

對面板數據進行協整檢驗，主要有兩種途徑：一種是基于殘差所進行的，類似于 Engle＆Granger兩步法，如Pedroni檢驗?；另一種是基于協整秩檢驗，類似于Johansen的協整秩檢驗，如Groen＆Kleibergen檢驗?。論文使用Pedroni提出的檢驗方法來進行?。

Pedroni的協整檢驗方法利用下列協整方程的殘差：

其中yit和xit分別是（N＊T）＊1 和（N＊T）＊m維的可觀察變量。Pedroni建議采用兩類檢驗：第一類檢驗基于聯合組內尺度檢驗，包括四種統計方法：Panelν統計量、Panelρ統計量、Panelpp統計量、Panel ADF統計量。這些統計量包含了不同變量的自回歸系數對估計的殘差的單位根檢驗。第二類檢驗基于組間尺度檢驗，包括三種統計方法：Groupρ統計量、Grouppp統計量和Group ADF統計量。這些統計量基于每個向量個體估計系數的簡單平均。檢驗過程中不僅允許不同截面單位存在不同固定效應和短期動態效應，而且允許存在不同的長期協整系數；同時，Pedroni的研究表明，每一個標準化統計量漸進滿足標準正態分布?。Pedroni給出了各種情況下蒙特卡羅模擬結果，以及根據這些模擬結果構造的近似臨界判別值?。實證分析中，要拒絕“不存在協整關系”這個原假設，所計算出的各個統計量的絕對值必須大于Pedroni中的列示的近似臨界判別值。論文實證分析中，我們將綜合七個統計量綜合判別協整關系的存在與否。

三、實證分析

（一）樣本與數據

城市化始終貫穿于經濟發展的全過程，無論是改革開放前還是改革開放后，伴隨經濟的增長，我國的城市化水平都在不斷提高。理論上研究的時間緯度越長，尤其是分析中國改革開放前后城市化與經濟增長之間關系，對于分析不同經濟體制下城市化與經濟增長之間不同關系會有較大意義。而論文使用的樣本為1995—2010年中國29個省的面板數據，沒有包含西藏自治區；由于1997年重慶直轄市才成立，出于統計口徑一致性考慮，而將重慶的數據并入四川省統一計算。之所以選擇1995年為樣本起點，一方面是因為在1995年，我國開始開展小城鎮改革，農村人口向城市流動的約束開始有所弱化，中國的城市化進程開始進入快速發展階段，另一方面，論文的主要目的在于分析當前背景下城市化的推進和城市化水平的提高對于經濟增長的重要意義，從而為政府制定合適的城市化推進目標、保持經濟的快速增長提供政策參考。主要變量及數據來源如下：

實際產出（Y）：利用各省1952年的名義GDP及以后各年GDP 指數計算得到以1952年為基期的實際GDP（單位：億元），數據來源于《新中國六十年統計資料匯編》及相關年份的《中國統計年鑒》。

物質資本（K）：借鑒張軍等、單豪杰核算數據將各省的實際物質資本存量（以1952年為基期）拓展至2010年。拓展數據時采用永續盤存法核算物質資本存量：Kit＝Kit－1（1－δit）＋Iit，其中I為各省固定資本形成額。名義資本存量根據《中國國內生產總值核算歷史資料（1952—2004）》提供的全國和分省的固定資本形成價格指數進行平減，對于2005—2006年缺省的指數數據，我們借用各省的固定資產投資價格指數進行替代。最終將各省各年固定資本形成額平減為以1952年為基期的實際值，各省資本折舊率δ統一設定為10．96%，代入核算公式計算出各省各年物質資本存量。

人力資本（H）：借鑒閻淑敏的方法，并基于數據可得性，構建各省人力資本豐裕系數，即HI＝HI1＋HI2＋HI3，其中HI1為教育豐裕系數，其計算方式為：將文盲、小學、初中、高中、大專及以上人口比重分別乘以0．5、1．0、1．5、2．0、2．7的系數，并加總得到；HI2為職業培訓豐裕系數，其計算方式為：職工技術培訓學校畢業生數／城鎮從業人員數＋農民技術培訓學校畢業數／鄉村從業人員數；HI3為健康豐裕系數，其計算方式為：（城鎮居民醫療保健支出／城鎮居民消費性支出＋農村居民醫療保健支出／農村居民消費性支出）／2＋衛生人員數／總人口。原始數據分別來自《中國統計年鑒》、《中國教育統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》、《中國衛生統計年鑒》。利用計算得到的各省人力資本豐裕系數乘以各省從業人數得到各省人力資本存量（H）。

城市化率（URB）：基于數據的可獲得性及統計口徑的一致性，我們使用城鎮人口占總人口的比重來測度各省城市化水平，各省市的城鎮人口和總人口數來源于相關年份《中國城市統計年鑒》、《中國經濟統計年鑒》及《新中國六十年統計資料匯編》。

（二）面板數據單位根檢驗結果

如前所述，采用LLC 檢驗及Fisher－ADF 檢驗對相關變量進行單位根檢驗，結果見表1。

表1 面板數據單位根檢驗

兩類檢驗的原假設均為存在單位根，從檢驗結果的p值來看，LnY、LnK、LnH、URB四個變量的水平值均不能拒絕單位根假設，而其一階差分值均在1%的顯著性水平拒絕單位根的原假設，因此，我們得出這四個變量均為I（1）過程的結論，可以進行下一步的協整分析。

（三）面板協整檢驗結果

在面板單位根檢驗的基礎上，我們進一步對LnY、LnK、LnH、URB四個變量進行協整檢驗。檢驗采用Pedroni的方法，以回歸殘差為基礎構造出7個統計量，其中除Panelν統計量為右尾檢驗之外，其余的統計量均為左尾檢驗。7個統計量的原假設均為不存在協整關系，模型滯后階數按SIC 準則自動選擇，Newey－West窗寬使用Bartlett kenrnel進行選擇。Pedroni論文中Monte Carlo模擬結果顯示，對大樣本來說，所有的7個統計量的檢驗效力都很好并且很穩定，但是對于小樣本來說，Group ADF 統計量是最有效力的，接下來是Panel ADF、Grouppp、Panelpp等統計量，由于本文研究的是小樣本數據，因此主要考察這四個統計量，具體結果見表2。

表2 面板協整檢驗結果

從協整檢驗結果來看，7個統計量中Group ADF、Panel ADF、Grouppp、Panelpp等4個統計量在1%的顯著性水平拒絕“不存在協整關系”的原假設，據此綜合判斷，我們可以得到LnY、LnK、LnH、URB四個變量存在協整關系的結論。

因而我們估計四變量的生產函數協整方程（括號中為相應的t值）如下：

從回歸系數的t值來看，生產函數中各自變量的系數顯著成立，表明模型所包含的各自變量對實際產出具有顯著的影響?；谑‰H面板數據實證結果顯示，從長期來看，中國資本產出彈性為0．58，表明物質資本每增加1%，則實際產出增加0．58%，人力資本產出彈性為0．29，比物質資本產出彈性小得多，這與中國經濟增長的投資依賴的典型特征相吻合。而就城市化對經濟增長的影響來看，式（13）的實證結果表明，中國的城市化對經濟增長具有顯著的正影響，從具體數值上來看，中國城市化率每提高1個百分點，則實際產出平均增加2．33個百分點。顯然，城市化率的提高對實際產出的增長具有較大的影響，而中國城市化進程的推進對長期經濟增長具有顯著的促進作用。

（四）面板誤差修正模型（PVECM）的估計結果

根據Granger表述定理，基于式（13）估計的生產函數協整方程，我們估計與式（13）相對應的面板誤差修正模型（PVECM）如下所示：

從回歸結果來看，誤差調節系數λ＝－0．0026＜0，其符號與預期估計符號一致，且其值顯著成立（t＝－2．5121），反映變量之間的均衡關系偏離長期均衡狀態時，將其調整到均衡狀態的調整速度，這從理論上進一步印證了面板協整關系的成立。為負的λ表明：我國生產函數的長期穩定（協整）關系，對短期的波動具有顯著的抑制調節作用；所有作為解釋變量的差分項的系數反映各變量的短期波動對作為被解釋變量的短期變化的影響，而滯后一期的實際產出波動、滯后一期的物質資本波動、滯后二期的城市化率波動對短期實際產出具有顯著的正影響，其它滯后期的變量系數均不顯著，進而表明，短期而言，城市化對短期經濟增長具有顯著的促進作用，但其影響是滯后的。

四、結論與政策建議

國內現有分析城市化與經濟增長之間關系的實證研究中，大多數僅包含城市化和經濟增長代理變量這兩個變量。與此不同的是，論文從經濟增長理論出發，通過將城市化率作為全要素生產率影響變量引入包含人力資本的Cobb－Douglas生產函數中，從而在較強建模理論基礎上使用區域總量生產函數來實證分析城市化的經濟增長效應。實證估計中，與現有多數研究使用時間序列數據進行分析相異，論文使用1995－2010年中國各省實際產出、物質資本、人力資本和城市化率的面板數據，采用面板協整和面板誤差修正模型進行估計，充分利用了數據所包含的信息，因而得出的結論更為豐富和可靠。綜合來看，我們可以得到以下幾點：

1．長期中，中國的城市化對經濟增長具有顯著的拉動作用。實證分析中，在面板數據單位根檢驗的基礎上，面板數據協整檢驗表明，城市化水平、物質資本、人力資本與實際產出之間存在長期協整關系。估計的參數中，物質資本產出彈性和人力資本產出彈性分別為0．58和0．29，與目前現有其他研究中得出的相應參數數值大體一致，也與目前中國經濟增長實際情況中投資依賴的典型事實相吻合，這從另一側面表明我們設定的模型及其估計結果是較為合理的。論文的研究表明，就分析的區間而言，中國經濟的高速增長離不開城市化水平快速提高所做出的重要貢獻。從長期來看，中國城市化率每提高1個百分點，平均而言，實際產出可以增加2．33個百分點，可見，中國城市化水平的提高對中國經濟的長期增長具有顯著的促進作用。

2．在短期，我國生產函數的長期穩定（協整）關系，對短期的波動具有顯著的抑制調節作用。在面板協整方程成立的基礎上，面板誤差修正模型中誤差調節系數顯著為負，反映當城市化水平、物質資本、人力資本與實際產出之間的均衡關系偏離長期均衡狀態時，會以λ的速度調整到均衡狀態，這也表明，我國生產函數的長期穩定關系對短期的波動具有顯著的抑制調節作用。從系數顯著成立的變量來看，滯后二期的中國的城市化水平變動與滯后一期的實際產出變動、滯后一期的物質資本變動對實際產出變動存在顯著的短期影響。從影響的動態特征來看，滯后一期的實際產出變動對當期實際產出變動存在影響表明經濟增長存在一定的慣性，同時，短期而言，城市化對短期經濟增長具有顯著的促進作用，但存在一定的滯后效應，且其滯后效應比物質資本的滯后效應要大。

3．中國城市化水平提高的增長效應比較分析。由此，我們可知：中國城市化水平的提高不論在長期還是在短期對中國實際經濟增長具有重要的拉動作用。從增長效應的具體數值來看，本文研究結論與已有國內研究結果相比存在較大差異，李金昌、程開明基于城市化率與人均GDP 時間序列數據進行協整檢驗并建立誤差修正模型發現，長期協整回歸方程中的系數0．71，表明城市化率每提高1個百分點，可以帶動長期人均實際產出增長1／0．71＝1．41個百分點，但短期效應并不顯著；段瑞君、安虎森基于城鎮人口數和GDP 數據時間序列數據進行Grange因果關系檢驗及基于狀態空間模型的彈性分析卻發現，城鎮人口增量變化1%，則GDP 增量變化1．56%—1．85%；沈坤榮、蔣銳基于我國人均產出與城市化率兩變量的時間系列回歸得到的城市化系數為0．076，表明城市化率每提高一個百分點，則人均產出增長7．6%；朱孔來等使用城市化率和人均GDP兩變量構建固定效應變系數面板數據模型，加權平均的彈性為7．1，城市化率每提高一個百分點，可以維持7．1%的經濟增長。我們的研究中得出城市化水平每提高1個百分點，實際產出平均增加2．33個百分點。存在差異的原因主要在于：一是本文基于包含城市化因素的生產函數進行協整分析，而已有研究均基于兩變量進行協整分析，變量遺漏可能導致估計系數產生偏誤，從而缺乏穩健性；二是本文使用區域實際GDP作為因變量進行面板數據分析，而已有研究除朱孔來等外均使用全國總體人均GDP作為因變量，相對而言，基于省際面板數據的分析結論可能優于總體數據；三是除李金昌、程開明外，均沒有對短期效應進行檢驗，同樣由于模型設定問題，使得該文短期效應的結論與本文結論存在差異。

就結論的經濟意義和政策建議上來看，首先，數據表明，我國2011年城市化率為51．3%，而目前全球發達地區城市化率平均值為75．16%，顯然我國城市化水平還存在巨大的提升空間。而從論文的研究結論來看，無論是短期還是長期，城市化對于中國經濟增長都具有顯著的拉動作用，從而積極推進城市化，就成為促進我國經濟持續增長的戰略選擇，因而，為支持中國經濟的長期快速增長，政府有必要采取有力政策措施，穩步推進城市化進程。其次，從我國城市化進程的推進路徑上來看，以往的城市化基本上是與工業化同步的概念，伴隨的是農業比重和農村人口比重的降低，使得中國成為世界最大的加工工廠，但卻導致鋼鐵、汽車等中低端行業面臨嚴重的產能過剩，若延續過去的城市化推進方式，即使可以推動中國經濟前行，也可能加劇經濟失衡現象，考慮到城市化影響經濟增長的主要渠道是通過溢出效應和規模經濟等對全要素生產率產生影響，因而，政府應采取措施，由目前大規模地介入經濟領域、尤其是公共投資領域轉為更多的提供社會服務，通過為微觀經濟主體提供有利于產生溢出效應和規模經濟的外部環境，帶來經濟活動的聚集效應，帶動生產技術水平的提高，從而在長期內能對我國經濟的可持續增長提供巨大的動力，并且有助于我國跨越中等收入陷阱。再次，從短期來看，在目前內需不足的背景下，城市化可成為當前擴大內需的最大潛力。城市化進程的推進，可通過帶動基礎設施建設的投資及第三產業的發展，從而形成擴大內需的重要途徑，為區域經濟增長，尤其是城市化水平較低的省域的經濟增長提供源源不斷的動力。最后，世界城市化進程表明，城市化的推進需要工業化作為基礎，這是城市化進程的一般規律。而對于我國來說，特殊性還在于農村承擔了二分之一的人口，農業承擔大量的農村就業，因此，基于當前國情，我國城市化的推進不僅也需要工業化協調發展，同時也需要農業現代化協調發展，實現“三化”并進。

從下一步研究方向來看，本文僅從實證的角度分析了20世紀90年代中期以來，中國城市化對經濟增長的具體影響。實際上，城市化始終貫穿于經濟發展的全過程，而我國無論是改革開放前還是改革開放后，城市化都在不斷進行之中，因而，下一步的研究中可考慮分階段分析中國城市化與經濟增長之間的長期均衡和短期動態關系，從而將制度因素納入到分析框架中，進而說明不同經濟體制下城市化對經濟增長影響的差異性，豐富現有研究結論和經濟理論。此外，現實情況表明，城市化也是經濟發展的結果和體現，而這會導致研究中常常采用的計量經濟模型中出現變量的內生性問題，并對估計結果的準確性產生影響，因而，下一步研究中可考慮采用工具變量法，探索和尋找城市化變量的工具變量，更為準確地分析城市化與經濟增長之間的經濟關系。

注釋

①Lucas，R．E．“On the mechanics of economic development．”JournalofMonetaryEconomics22（1988）：3－42．

②Romer，P．M．“Increasing returns and long－run growth．”JournalofPoliticalEconomy94 （1986）：1002－1037．

③Fujita，M．，Ogawa，F．“Multiple equilibria and structural transition of non－monocentric urban configurations．”RegionalScienceandUrbanEconomics12（1982）：161－196．

④Helsley，R．，and W．Strange．“Matching and agglomeration economies in a system of cities．”RegionalScienceandUrbanEconomics20（1990）：189－212．

⑤Henderson，J．V．“Efficiency of resource usage and city size．”JournalofUrbanEconomics19（1986）：47－70．

⑥Lampard，E．“The history of cities in the economically advanced areas．”EconomicDevelopmentandCultural Change3．2（1955）：81－136．

⑦Berry，L．Cityclassificationhandbook：Methods andApplications．New York：John Wiley ＆Sons，1970．

⑧McCoskey，S．and C．．Kao．Apaneldatainvestigationoftherelationshipbetweenurbanizationand growth．Mimeo Syracuse University，1998．

⑨Henderson，J．V．“The effects of urban concentration on economic growth．”NBER Working Paper 7503，2000．

⑩Bertinelli，L．and E．Strobl．“Urbanization，urban concentration and economic growth in developing countries．”CREDIT Research Paper 03／14，2003．

?Annez，C．and R．Buckley．“Urbanization and growth：setting the context．”UrbanizationandGrowth．Ed．Spence，M．，Annez，P．and R．Buckley．Washington，DC：The World Bank，2009．

???Pedroni P．“Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors．”OxfordBulletinofEconomicsandStatistics61（1999）：653－678；Pedroni，P．“Panel cointegration：asymptotic and finite sample properties of pooled time series tests with an application to the PPP hypothesis．”EconometricTheory20（2004）：597－625．

?Groen，J．J．J．and F．Kleibergen．“Likelihoodbased co－integration analysis in Panels of vector errorcorrection models．”JournalofBusinessandEconomic Statistics21（2003）：295－318．