基于Beta回歸的我國城鎮化影響因素實證分析

謝燕瑜 劉建華（閩南師范大學數學與統計學院 福建漳州 363000）

基于Beta回歸的我國城鎮化影響因素實證分析

謝燕瑜 劉建華
（閩南師范大學數學與統計學院 福建漳州 363000）

隨著我國城鎮化不斷發展深化，各地區的城鎮化水平出現明顯的差異，研究其影響因素對于探索新常態下的新型城鎮化道路具有重要意義。文章基于中國2013年中國各地區城鎮化數據，通過考察經濟、社會等因素建立Beta回歸計量模型。實證研究表明，人均GDP、人均財政支出、人均進出口差異和文盲率均對城鎮化率有顯著影響，并由此為政府未來相關政策導向提供實證支持。

Beta回歸模型；城鎮化；影響因素

自2014年3月國家公布《新型城鎮化規劃（2014—2020年）》以來，全國各個地方政府紛紛為新型城鎮化提出各自城市的建設規劃。當下中國城鎮化水平正處于一個關鍵的戰略轉型期，新型城鎮化將為經濟結構變革提供重要支撐。2015年2月，國家統計局發布的統計公報顯示，2014年中國城鎮化率僅僅為54.77％，這遠遠低于發達國家平均80％的水平。根據美國地理學家諾瑟姆（1975）［1］城鎮化三個發展階段論，我國城鎮化水平處于30％～70％的城鎮化加速階段。周加來（2004）［2］在城市病發展四階段論中也提到，我國城鎮化率處于50％～70％是城市病的發作階段。2014年5月發布了《中國新型城鎮化健康發展報告》藍皮書（2014）［3］提到，在我國經濟已進入中高速增長與多重轉型階段，城鎮化進入城市病發作和加速發展階段的疊加期，此時不僅要穩步推進新型城鎮化，更要注重城鎮化的質量。因此，妥善解決城鎮化進程中的各種問題適應經濟新常態是實現城鎮化健康發展的保證。

一、城鎮化影響因素理論闡述與指標選取

（一）城鎮化影響因素理論闡述。城鎮化對經濟社會的效應也引起國內學者的關注。余紅艷（2008）［4］通過建立向量自回歸模型得出政府可通過調整財政政策來促進城鎮化建設。秦佳等［5］（2013）通過建立多元線性回歸模型發現人均GDP水平、第二、三產業就業水平和產值水平是造成城鎮化水平空間差異的主要原因。史本葉［6］（2014）認為，對外開放能夠積極推進新型城鎮化建設。陳聰［7］（2014）運用逐步線性回歸分析表明，推動河南省城鎮化發展的重要因素為人均GDP、人口密度、非農產業發展和城鎮居民收入水平等。滕宇杰［8］（2014）采用主成分分析法建立VAR計量模型實證發現我國城鎮化水平與對外貿易發展之間相互促進。朱芬華［9］（2015）通過回歸分析和因子分析發現城鎮化進程和對外貿易之間存在著顯著的關系，說明處理好兩者關系對城鎮化進程具有重要的現實意義。冒小棟等（2014）［10］通過研究發現文盲率、人均財政預算支出、人均進出口額以及城鄉收入差距是影響城鎮化的主要因素。Daniel（2010）［11］通過28個國家的城市化水平和經濟增長進行了因果關系檢驗，認為發達國家是經濟增長引起城鎮化水平的提高，而在發展中國家城鎮化則是引起經濟增長。Sabyasachi（2013）［12］以印度城市為研究對象，發現，隨著高的經濟增長和低的貧困發生率引起城鎮化增長率加快同時產生高程度的社會不公，并建議協調兩者發展，以實現經濟穩定增長。

中國城鎮化率存在著顯著地區差異的原因是錯綜復雜的。城鎮化的國內外的研究，主要探討城鎮化與經濟增長、城鎮化動力機制等互動關系。梳理以上文獻發現，很多學者在分析城鎮化影響因素時，沒有充分考慮到城鎮化率是介于0和1之間的比例數據，直接采用線性回歸模型使擬合值常常落在（0，1）之外，此時采用線性回歸模型對城鎮化率進行回歸分析存在缺陷。因此，本文在中國2013年全國31個地區的城鎮化率數據，建立Beta回歸計量模型，探討分析中國城鎮化影響因素。

（二）城鎮化影響因素指標選取。城鎮化是一項復雜的系統工程，發展過程不僅受到經濟發展水平的影響，同時其他社會因素也能對城鎮化產生顯著影響。本文城鎮化模型中因變量是用城鎮化率來衡量（記為CZ），即城鎮人口占總人口的比重。同時，借鑒以上學者的研究選取了4個具有代表性的因素建立beta回歸模型從量化角度分析對城鎮化的影響作用。數據來自國家統計局官方網站《中國統計年鑒-2014》，樣本包括中國2013年全國31個地區的城鎮化數據。具體變量定義見表1。

人均國內生產總值（記為G），它是一項衡量經濟發展水平的宏觀經濟指標。經濟增長使得居民的收入水平得以提高，為城鎮化水平提供了物質基礎，所以假定城鎮化水平會隨著經濟規模的壯大而不斷提高。

人均進出口額（記為E），它是反映進出口貿易水平的宏觀指標。改革開放30多年以來，通過對國際資源的利用，使得城鎮化中的資源配置缺額得以彌補，同時也為國際的要素聚集提供了支持，所以假定人均進出口額的提高能推動城鎮化進程。

人均財政支出（記為F），該指標主要衡量了一個地區公共支出水平。在城鎮化建設過程中必然對城市公共服務例如醫療、教育、社保、就業和基礎設施等方面提出了更高層次的要求，所以，假定人均財政支出越高，城鎮化程度越高。

文盲率（記為I），它是衡量地區人口素質標準之一。城鎮化是人的城鎮化，教育為城鎮化發展提供了人才保障與智力支持，所以，假定文盲率越低的地區城鎮化水平越高。

表1 變量名稱、符號及定義

二、Beta回歸模型介紹與實證分析

（一）Beta回歸模型介紹。通常對于取值范圍在（0，1）內的

比例數據，可用Beta分布進行刻畫，其密度函數通常表示如下：均值與方差分別為：

令Beta分布μ=p/（p+q），φ=α+β，則密度函數（1）可以表示成如下形式：

此時Beta分布的均值和方差可以表示為：

在不同的μ和φ取值下，得到Beta分布不同的概率分布圖。從圖1可以看出，Beta分布可以是對稱分布、左偏或者右偏分布，還可以是U型分布或者均勻分布，對于擬合城鎮化模型的各種可能分布形式有比較大的靈活性。從方差的表達式可以看出，隨著μ的變化，方差也隨著μ改變，異方差得到了解決，而且φ越大，方差越小，所以φ可解釋為精度參數。同時在Beta回歸模型中，因變量y要求（0，1）內取值，因此，Beta回歸模型適用于城鎮化率的統計建模。

圖1 Beta分布概率分布圖

設因變量是y1，…yn是n個相互獨立的個體，且服從Beta分布，假設的均值可表示，那么Beta回歸一般形式可表示為：

其中g（.）為連接函數，且滿足嚴格單調和二次可微。模型（2）和模型（3）稱為Beta回歸模型參數，θ=（βT，φ）T可通過極大似然估計獲得。Beta回歸的連接函數g（.）可以有多重形式，一般采用如下形式：（1）logit連接函數：g（u）=In u/（1-u｛ ｝）；（2）probit連接函數：g（u）=φ-1（u），其中φ（.）是標準正態分布函數。

（二）實證分析。采用Beta回歸模型的logit連接函數和probit連接函數進行參數估計，R軟件［13］回歸結果見表2，模型為：

表2 城鎮化率在不同連接函數下Beta回歸的參數估計結果

從R軟件運行參數結果可以看出，4個候選變量對城鎮化率均有顯著影響，符合前面的理論假設，兩種不同連接函數得到的回歸系數估計值相差不大，且符號相同。同時從評判模型優劣的三個評判標準中可知，Logit和Probit連結函數下的可決系數分別為97.82％和95.82％相差不大，表示自變量對因變量變異的解釋能力相當，擬合優度均較高。另外，兩種方法的LR值和AIC值相差較小，說明兩種連結函數下的Beta回歸模型的精確性相差甚小。從各個變量的參數回歸結果可看出人均國內生產總值、人均財政支出、人均進出口和文盲率對城鎮化率均有顯著影響，具體原因分析如下：

各地區人均國內生產總值對城鎮化率具有正向影響，與預期相符，表明一定程度上經濟越發達的地區，城鎮化率也越高。進一步說明經濟穩定持續健康發展為城鎮化帶來巨大動力，同時也是城鎮化升級轉型的強大引擎。

各地區人均財政支出對城鎮化率的影響為正，與預期吻合，說明隨著人均財政支出的上升，城鎮化率也隨之提高。說明通過財政支出能夠引導產業合理發展，優化與百姓息息相關的各種公共服務，從而促進了城鎮化水平。

人均進出口值對城鎮化率具有正向影響，與假定相符，表明進出口較頻繁的地區，城鎮化率也越高。進出口對城鎮化具有正效應，主要是因為進出口資本、技術等流動能夠促進各個產業的研發和創新，從而提高生產力推動城鎮化進程。

文盲率對城鎮化存在著顯著的負面影響，與預期相符，表明落后的教育水平將對城鎮化進程產生顯著的負面影響。這是因為教育為城鎮化提供了人才保障與智力支持，這直接關系到我們國家和民族未來的精神面貌，因此妥善解決城鎮化進程中的出現的教育問題刻不容緩。

三、結論與建議

通過對2013年全國31個地區城鎮化及其影響因素數據建立Beta回歸計量模型，實證分析發現人均國內生產總值、人均財政支出、人均進出口和文盲率對城鎮化均有顯著的影響。結合分析結果得出幾點關于穩步推進城鎮化的政策啟示。

第一，政府應當完善財政支出機制引導產業結構升級，調整財政支出結構提高財政支出使用效率，實現城鎮基本公共服務常住人口全覆蓋的穩步推進，從而使城鄉居民共同分享城鎮化帶來的累累碩果。

第二，政府要加大進出口貿易政策支持力度，引導產業結構優化升級，淘汰國內落后的產能，提升我國勞動生產率，使對外貿易進入了穩增長、調結構、提質量為特征的新常態，相信對外貿易將隨著“一帶一路”共建的不斷演進，對外貿易的繁榮發展將為城鎮化提供保障。

第三，政府要加大對教育的扶持力度，合理分配教育資源，特別要加大農村教育經費的投入，完善農村教育基礎設施建設，加強教師隊伍建設等。新型城鎮化是以人為核心的城鎮化，落后的教育水平對城鎮化進程有顯著的負面影響，只有教育全面均衡發展才能保證新型城鎮化的順利實現。

世界銀行前副行長、諾貝爾獎獲得者斯蒂格利茨表示：“中國的城鎮化與美國的高科技發展將是影響21世紀人類社會發展進程的兩件大事?！敝袊擎偦母?，是一場深刻的社會變革，只有尋找好的改革方法以及實現途徑，才能穩步有序地推進城鎮化。

［1］Ray M.Northam.Urban Geography［M］.New York：John Wiley＆Sons，1975.

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［7］陳聰，劉彥隨.我國農區城鎮化時空格局及其影響因素—以河南省為例［J］.經濟地理，2014（12）.

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［責任編輯 鄭麗娟］

O212 F222.3

A

2095-0438（2015）09-0152-03

2015-05-04

謝燕瑜（1990-），女，福建泉州人，閩南師范大學數學與統計學院碩士研究生，研究方向：應用統計。