姚志　謝云

內(nèi)容摘要：新型城鎮(zhèn)化是推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要載體。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，深入研究新型城鎮(zhèn)化的影響因素有利于探尋其持續(xù)健康發(fā)展的速度與路徑。本文通過構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的指標(biāo)體系，采用主成分回歸分析方法，對湖北新型城鎮(zhèn)化影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)和判斷。結(jié)果顯示：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與政策制度安排是關(guān)鍵推手，農(nóng)產(chǎn)品商品化率的影響最為顯著，適度城鄉(xiāng)收入差距在計(jì)量意義上有利于提升新型城鎮(zhèn)化水平，產(chǎn)業(yè)與就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離對新型城鎮(zhèn)化的推力顯現(xiàn)疲軟，科技教育作用影響不顯著，與預(yù)期偏差。據(jù)此，文章針對性地提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：新型城鎮(zhèn)化 影響因素 實(shí)證分析

中圖分類號：F29 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

相關(guān)理論分析

（一）新型城鎮(zhèn)化的科學(xué)內(nèi)涵

新型城鎮(zhèn)化是指：在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，必須摒棄過去以犧牲環(huán)境為代價(jià)、片面追求“數(shù)字城鎮(zhèn)化”、粗放型發(fā)展的城鎮(zhèn)化模式，進(jìn)而追求大中小城市、小城鎮(zhèn)、新農(nóng)村的協(xié)調(diào)發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)“人的城鎮(zhèn)化”。其核心是要以人為本，充分尊重人的意愿，最終實(shí)現(xiàn)人的全面發(fā)展。由于新型城鎮(zhèn)化發(fā)展受經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、社會、人口、資源、環(huán)境、制度等多方面因素的影響，故新型城鎮(zhèn)化的最終目標(biāo)就是要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)城互動、集約高效、生態(tài)和諧與城鄉(xiāng)一體化。

（二）新型城鎮(zhèn)化的影響因素

借鑒國內(nèi)外學(xué)者研究成果及新型城鎮(zhèn)化發(fā)展現(xiàn)狀，本文把新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的影響因素概括為：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)水平與結(jié)構(gòu)、人口流動與結(jié)構(gòu)、科學(xué)技術(shù)教育水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及政策制度安排等方面的綜合性影響。

第一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)。新型城鎮(zhèn)化水平的高低很大程度上依賴于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在經(jīng)濟(jì)增速放緩背景下，探究其對新型城鎮(zhèn)化的影響顯得尤為必要。人均GDP是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，故選取人均GDP為解釋變量。

第二，產(chǎn)業(yè)指標(biāo)。產(chǎn)業(yè)發(fā)展是新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的推力，新型城鎮(zhèn)化是產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的拉力。故選取第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重與就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)比重等四個(gè)指標(biāo)代表產(chǎn)業(yè)指標(biāo)對新型城鎮(zhèn)化水平的影響。

第三，人口轉(zhuǎn)移指標(biāo)。用城鄉(xiāng)收入差距、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動力三個(gè)解釋變量反映人口轉(zhuǎn)移對新型城鎮(zhèn)化的影響。

第四，社會教育指標(biāo)?？萍冀逃⒒A(chǔ)設(shè)施等指標(biāo)表征社會指標(biāo)。用科教文衛(wèi)事業(yè)費(fèi)用占地方財(cái)政支出比與每萬人擁有大學(xué)生數(shù)兩個(gè)解釋變量反映該指標(biāo)。

第五，政策制度指標(biāo)。政府政策制度是新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的政策環(huán)境因子。以農(nóng)產(chǎn)品商品化率（即用于銷售的農(nóng)產(chǎn)品量除以農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量）反映惠農(nóng)政策傾斜力度與市場化程度，表征“政府的手”與“市場的手”雙重關(guān)系。用人均社會固定資產(chǎn)投資與公路里程數(shù)兩個(gè)解釋變量，反映在基礎(chǔ)設(shè)施投資上的政策傾斜對新型城鎮(zhèn)化的影響。

模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

充分遵循科學(xué)性、可操作性等原則，在借鑒張麗琴、陳列（2013）新型城鎮(zhèn)化影響因素的評價(jià)體系上，加入農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動力，完善了評價(jià)體系。定義湖北省城鎮(zhèn)化率為被解釋變量，反映其發(fā)展水平；最終選取13個(gè)新型城鎮(zhèn)化影響因素為解釋變量，構(gòu)建了湖北省新型城鎮(zhèn)化水平評價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。

選取1990-2014年時(shí)間序列數(shù)據(jù)指標(biāo)，共25個(gè)樣本。2013年以前所選數(shù)據(jù)主要是來源于對歷年《國家統(tǒng)計(jì)年鑒》、《經(jīng)濟(jì)年鑒》、《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖北經(jīng)濟(jì)年鑒》等整理與計(jì)算；2014年相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于《2015年湖北省政府工作報(bào)告》、《關(guān)于湖北省2014年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展計(jì)劃執(zhí)行情況及2015年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展計(jì)劃草案的報(bào)告》、《湖北省發(fā)展規(guī)劃》等資料。

（二）模型構(gòu)建

由于各個(gè)解釋變量的單位不統(tǒng)一、取值大小差異明顯，為了消除量綱差異與異方差性，對所有影響因素取對數(shù)，記為：LnXi（i=1，2，3，…，13）。為消除各影響因素之間具有的多重共線性，把多個(gè)影響因素聚類，故選取Principal component regression analysis （PCRA）作為模型方法。PCRA是通過線性變換把一組相關(guān)變量變成另一組不相關(guān)的變量，用幾個(gè)綜合指標(biāo)表示原來的多個(gè)指標(biāo)，達(dá)到簡化分析問題的目的的一種計(jì)量方法。其步驟用數(shù)學(xué)式子表示為：，首先，求出

其中，Z是標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，x=（x1，x2，…，xp）T；xi=（xi1，xi2，xi3，…，xip）T，，n個(gè)樣本是標(biāo)準(zhǔn)差。

其次，計(jì)算相關(guān)系數(shù)。再次，解出相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征方程│R-λIp│=0，進(jìn)而確定主成分的個(gè)數(shù)，最后，與被解釋變量進(jìn)行回歸分析，求出彈性。

為了避免簡單的線性回歸模型導(dǎo)致的回歸系數(shù)偏差較大、可比性不強(qiáng)等問題，本文借用已有雙對數(shù)線性模型，其公式為：

實(shí)證分析

（一）原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

為了使結(jié)果不受量綱的影響，借助SPASS19.0統(tǒng)計(jì)軟件，通過統(tǒng)計(jì)描述命令，對所有已經(jīng)求取對數(shù)的解釋變量，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，其結(jié)果標(biāo)記為zlnxi（i =1，2，3，…，13），如表2所示。

（二）原始數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

主成分分析方法的運(yùn)用必須通過因子適合度的檢驗(yàn)（見表3），否則無效。因此，本文首先對變量適合度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示：KMO檢驗(yàn)得到的KMO值為0.826，遠(yuǎn)大于經(jīng)驗(yàn)值0.66，通過檢驗(yàn)；同時(shí)，Bartlett檢驗(yàn)得到近似卡方統(tǒng)計(jì)量為793.321，P值為0.000，小于顯著性水平0.01，表示指標(biāo)變量在99%置信水平下顯著相關(guān)。由此可知，本文選取方法是科學(xué)的。

（三）確定主成分指標(biāo)

方差貢獻(xiàn)率是衡量公因子相對重要程度的指標(biāo)，方差貢獻(xiàn)率越大，表明該公因子對變量的貢獻(xiàn)越大，在這里是指各因子對湖北省新型城鎮(zhèn)化的影響力。通常以累積貢獻(xiàn)率達(dá)85%來確定主成分的個(gè)數(shù)。表4顯示，F(xiàn)1代表了74.701%的原始指標(biāo)信息，F(xiàn)2代表了16.638%的信息。前兩個(gè)主成分指標(biāo)的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了91.339%，可以較好地反映所選指標(biāo)的絕大部分信息。

（四）確立主成分綜合指標(biāo)

由因子荷載矩陣與成分得分系數(shù)表（見表5）可以看出：第一主成分F1在變量x1、x2、x3、x5、x6、x9、x10、x11、x12、x13上的負(fù)載系數(shù)較大，表明：經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、制度指標(biāo)對新型城鎮(zhèn)化影響的重要性。F2則在x4、x7、x8上的負(fù)載較大，表明人口指標(biāo)對新型城鎮(zhèn)化的影響也不可忽視，但具體影響有待于進(jìn)一步研究。

結(jié)果顯示，R2與調(diào)整后的R2遠(yuǎn)大于0.8，表明模型的擬合優(yōu)度很高。F值等于146.0977，且F檢驗(yàn)的P值為0.0000，說明在5%的顯著性水平下，模型通過F檢驗(yàn)；T檢驗(yàn)全部通過，但是，D-W=1.0846，在5%的顯著性水平下，dl

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Obs*R-squared=3.807160，其相應(yīng)的概率P值為0.1490，遠(yuǎn)大于0.05的顯著性水平，接受殘差不存在序列自相關(guān)的原假設(shè)；而且，CQ偏自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果AC與PAC值均顯示不存在序列自相關(guān)性，模型回歸結(jié)果較為理想。

最后，為深入探析各因素對被解釋變量解釋程度，將F1、F2代入雙對數(shù)模型進(jìn)行還原，得到各個(gè)解釋變量的彈性系數(shù)估計(jì)值及排名，如表8所示。

結(jié)論及建議

（一）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是新型城鎮(zhèn)化的重要推手

首先，人均GDP的彈性系數(shù)為0.6922，排名在第三位，表明人均GDP每提高1%，湖北省城鎮(zhèn)化率將提高0.6922%。其次，負(fù)載系數(shù)位于第一主成分中，高達(dá)0.993。綜合表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是湖北省新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的重要引擎。當(dāng)前，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度從高速增長轉(zhuǎn)為中高速增長的新形勢下，城鎮(zhèn)化增速也會減緩，而這也預(yù)示著湖北城鎮(zhèn)化將迎來全面提質(zhì)階段。

（二）產(chǎn)業(yè)與就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離對新型城鎮(zhèn)化的推力顯現(xiàn)疲軟狀態(tài)

首先，反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展的四個(gè)指標(biāo)彈性排名分別位于第八、第七、第十三、第五位，明顯靠后，產(chǎn)業(yè)與就業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了嚴(yán)重偏離，這表明湖北省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的推力不足，呈現(xiàn)疲軟狀態(tài)。但是，就負(fù)載系數(shù)來講，四個(gè)指標(biāo)負(fù)載系數(shù)的值都高于0.884，表明湖北省產(chǎn)業(yè)發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展影響關(guān)系仍然十分密切；其次，產(chǎn)值比、就業(yè)比的彈性排名，第三產(chǎn)業(yè)遠(yuǎn)優(yōu)于第二產(chǎn)業(yè)，尤其是第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比彈性排名第五位，明顯靠前，說明拉動城鎮(zhèn)化水平提升，第三產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)遠(yuǎn)大于第二產(chǎn)業(yè)；另外，第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)指標(biāo)彈性值為負(fù)，與預(yù)期偏差。因此，在新常態(tài)背景下，要推動產(chǎn)業(yè)與城鎮(zhèn)融合發(fā)展，就必須優(yōu)化升級與平衡產(chǎn)業(yè)、就業(yè)結(jié)構(gòu)，尤其是提升第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、就業(yè)比重將成為湖北省新型城鎮(zhèn)化水平大幅提高的主導(dǎo)動力。

（三）適度城鄉(xiāng)收入差距在計(jì)量意義上提升了新型城鎮(zhèn)化水平

首先反映人口轉(zhuǎn)移指標(biāo)的城鄉(xiāng)收入差距彈性系數(shù)為0.6951，且排在第二位，表明城鄉(xiāng)收入差距每提高1個(gè)百分點(diǎn)，新型城鎮(zhèn)化水平將提高0.6951個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí)，其負(fù)載系數(shù)也高達(dá)0.985。說明隨著城鄉(xiāng)收入差距的拉大，致使農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口從農(nóng)村流向城市，客觀上能推動城鎮(zhèn)化水平提高，起正向作用，與劉易斯“勞動力遷移”模型相吻合。但這只能引致所謂的“常住人口城鎮(zhèn)化”和“半城鎮(zhèn)化”。機(jī)械化水平指標(biāo)排名靠后，機(jī)械動力對人力的“擠出效應(yīng)”也不明顯，況且“擠出”并不代表“落戶”。現(xiàn)階段，提高戶籍人口城鎮(zhèn)化率有助于提升城鎮(zhèn)化的健康程度。另外，2014年湖北省城鎮(zhèn)登記失業(yè)率較低，僅為3.1%，說明湖北省城鎮(zhèn)就業(yè)人口的吸納力強(qiáng)，就業(yè)形勢良好，這印證了我國正處于劉易斯拐點(diǎn)、人口紅利逐步喪失時(shí)期。因此，政府應(yīng)防止“城市偏向、工業(yè)優(yōu)先”帶來的城鄉(xiāng)差距引致的過度城鎮(zhèn)化現(xiàn)象，控制適度的城鄉(xiāng)收入差距，加快提高戶籍人口城鎮(zhèn)化率，才能保證城鎮(zhèn)化的“質(zhì)”與“量”。

（四）科技教育對新型城鎮(zhèn)化的影響不顯著且與預(yù)期偏離

首先，每萬人擁有在校大學(xué)生數(shù)的彈性系數(shù)為0.4933，即該因子每提高1%，城鎮(zhèn)化水平能提高0.4933%。但是，從彈性排名來看，位置居中?？平涛男l(wèi)事業(yè)費(fèi)用占地方財(cái)政支出比彈性系數(shù)僅為0.1242，彈性排名倒數(shù)第二位，遠(yuǎn)低于預(yù)期。因此，一方面要?jiǎng)?chuàng)新制度、創(chuàng)造條件留住高層次人才，逐步實(shí)現(xiàn)“常住人口城鎮(zhèn)化”向“扎根城鎮(zhèn)化”進(jìn)而向“市民化”的轉(zhuǎn)型。另一方面，要繼續(xù)加大教育科技的政策傾斜，尤其是義務(wù)教育、鄉(xiāng)村教育的政策傾斜，確保新型城鎮(zhèn)化持續(xù)發(fā)展的內(nèi)生動力。

（五）政策制度安排與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展高度相關(guān)且助推成效顯著

首先，農(nóng)產(chǎn)品商品化率的彈性系數(shù)最大，排名第一位，為1.0183，表明農(nóng)產(chǎn)品商品化率每提高一個(gè)百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)化水平相應(yīng)提高1.0183個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí)，其負(fù)載系數(shù)也高達(dá)0.979，說明農(nóng)產(chǎn)品商品化率對湖北省新型城鎮(zhèn)化的彈性影響最為顯著。其次，公路里程數(shù)的彈性系數(shù)高達(dá)0.6189，居第四位，其負(fù)載系數(shù)高達(dá)0.993，表明近年來湖北省公路里程數(shù)的大幅增加，尤其是城鄉(xiāng)之間的公路里程增加，為農(nóng)村人口、農(nóng)產(chǎn)品外流提供了基礎(chǔ)條件；此外，人均固定資產(chǎn)投資雖然負(fù)載高達(dá)0.944，但其彈性排名靠后，僅在第九位。說明湖北省固定投資對城鎮(zhèn)化帶動不明顯。

參考文獻(xiàn)：

1.李潤平.縣域城鎮(zhèn)化影響因素的地區(qū)差異—基于金融視角的因子分析[J].金融理論與實(shí)踐，2014（1）

2.盧麗文，張毅，李永盛.中國人口城鎮(zhèn)化影響因素研究—基于31個(gè)省域的空間面板數(shù)據(jù)[J].地域研究與開發(fā)，2014（3）

3.汪增洋，費(fèi)金金.人口遷移的空間抉擇：本地城鎮(zhèn)化抑或異地城鎮(zhèn)化[J].財(cái)貿(mào)研究，2014（6）

4.馬孝先.中國城鎮(zhèn)化的關(guān)鍵影響因素及其效應(yīng)分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2014（12）

5.毛雪艷，王平.青海省新型城鎮(zhèn)化影響因素的實(shí)證研究[J].西北人口，2014（6）

6.陳暉濤，鄭傳芳.福建省城鎮(zhèn)化影響因素的實(shí)證分析[J].福建論壇（人文社會科學(xué)版），2014（4）

7.孫久文，周玉龍.中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化互動研究—基于面板門檻回歸模型的視角[J].學(xué)習(xí)與實(shí)踐，2014（11）

8.蔡.以農(nóng)民工市民化推進(jìn)城鎮(zhèn)化[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013（3）

9.張麗琴，陳烈.新型城鎮(zhèn)化影響因素的實(shí)證研究—以河北省為例[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（12）