蔡爐明，何玲玲

(廣西師范學院 經濟與管理學院，廣西 南寧 530299)

一、文獻回顧

黨的十八屆三中全會提出走中國特色的新型城鎮(zhèn)化道路，指出新型城鎮(zhèn)化是以人為核心的城鎮(zhèn)化，本質上是人的城鎮(zhèn)化。新型城鎮(zhèn)化區(qū)別于傳統(tǒng)的城鎮(zhèn)化，其發(fā)展既要注重城鎮(zhèn)人口的數量，還要看城鎮(zhèn)化發(fā)展的質量。改革開放后，我國的城鎮(zhèn)化水平提升較快，截至2014年底，我國戶籍人口城鎮(zhèn)化率為54.77%，說明我國城市戶籍人口已經超過農村戶籍人口，城鎮(zhèn)化建設取得很大的成就。但在快速發(fā)展的城鎮(zhèn)化過程中暴露的一些問題已經影響到城鎮(zhèn)化的有序推進。諸如各種“城市病”、城鎮(zhèn)化率虛高、土地城鎮(zhèn)化和半城鎮(zhèn)化等。新型城鎮(zhèn)化的核心是以人為本，注重人的全面發(fā)展，讓更多的城鄉(xiāng)人口享受城鎮(zhèn)化發(fā)展所帶來的益處。為了實現(xiàn)此目標，前提需要經濟水平的不斷提高，同時也需要勞動者素質的提高。而勞動者素質的提高與教育的發(fā)展密切相關，同時教育的發(fā)展受到經濟發(fā)展水平的影響。因而，厘清經濟增長、教育發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化之間的邏輯關系顯得尤為重要。

在經濟增長與新型城鎮(zhèn)化的理論和實證研究中，大多學者主要研究城鎮(zhèn)化對經濟增長的影響程度方面，采取的方法主要是定量分析方法，定性分析城鎮(zhèn)化與經濟增長關系的文獻較少。理論分析方面，蔣冠和霍強分析城鎮(zhèn)化促進經濟增長的機制，主要包括消費刺激機制、投資拉動機制、產業(yè)優(yōu)化機制和創(chuàng)新激勵機制[1]。孫祁祥、王向楠和韓文龍分析城鎮(zhèn)化的經濟效應，其中，經濟效應主要包括要素積聚效應、規(guī)模經濟效應、分工和專業(yè)化效應、創(chuàng)新中介效應和成本上升的擠出效應[2]。對于經濟增長和新型城鎮(zhèn)化關系的實證分析方面，朱孔來、李靜靜和樂菲菲利用我國1978年至2009年的面板數據，劉建華、周曉以吉林省1978至2013年的面板數據來建立VAR模型，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化對經濟增長的正向促進作用[3-4]。王婷運用1996年至2011年的省際面板數據進行分析，結果表明人口城鎮(zhèn)化和空間城鎮(zhèn)化通過投資來推動經濟增長[5]。

然而，在分析經濟增長和城鎮(zhèn)化之間的關系時，均未考慮教育發(fā)展變量對兩者關系的影響，實際上，教育發(fā)展變量對經濟增長和城鎮(zhèn)化具有重要作用，原因在于：一是教育發(fā)展變量與勞動者的人力資本直接相關，人力資本直接影響經濟發(fā)展水平；二是在分析經濟增長和新型城鎮(zhèn)化水平的計量模型時，教育發(fā)展變量和計量模型中的一些因變量關系如未被考慮容易造成內生性問題。因而，分析經濟增長與教育發(fā)展的關系能更好地分析新型城鎮(zhèn)化和經濟增長的關系。梁軍發(fā)現(xiàn)教育發(fā)展水平對經濟增長的影響為正向促進[6]。唐志丹、沈烈志、馬曉琳和彭繼增、朱孟璐通過分析遼寧省和江西省的教育發(fā)展和經濟增長之間的關系，發(fā)現(xiàn)教育發(fā)展和經濟增長具有較強的正相關關系，且互為格蘭杰因果關系[7-8]。毛洪濤和馬丹通過格蘭杰因果檢驗，發(fā)現(xiàn)經濟增長能推動教育發(fā)展水平的提升[9]。通過以上文獻可知：教育發(fā)展和經濟增長呈現(xiàn)較強的互相促進關系，且互為因果關系。即教育發(fā)展水平的提升能促進經濟發(fā)展水平的提高，而經濟發(fā)展水平的提高能促進教育發(fā)展水平的提升。

圖1 經濟增長、教育發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化的邏輯關系

舒爾茨的“人力資本理論”指出，人力資本是對勞動者進行教育、職業(yè)培訓等支出及其在接受教育時的機會成本等的總和。人力資本的核心是提高人口質量，教育投資是人力投資的主要部分。通過對勞動者進行教育，可提高勞動者素質。羅默和盧卡斯的“新增長理論”，將知識和人力資本因素納入經濟增長模型，專業(yè)化的知識和人力資本的積累促進技術創(chuàng)新和技術進步，進而提高勞動者素質和促進經濟持續(xù)的增長。而勞動者素質的提高，能增加農業(yè)轉移人口市民化的能力和意愿，從而使得新型城鎮(zhèn)化建設有序推進?？姞栠_爾的“回波擴散效應”指出，某個區(qū)域的經濟持續(xù)增長會使得其他區(qū)域的勞動力、技術、資本等生產要素向該地區(qū)匯聚，進而推動城鎮(zhèn)化建設的發(fā)展。當該地區(qū)的經濟發(fā)展到較高的水平時，反過來對其他地區(qū)產生擴散效應，促進其他地區(qū)的經濟和城鎮(zhèn)化的發(fā)展，最終加速區(qū)域一體化發(fā)展的進程。綜上所述，經濟增長、教育發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化的邏輯關系如圖1所示。

二、模型設計和數據選取

綜上所述，為了分析經濟增長、教育發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化的關系，第一步，通過構建動態(tài)面板計量模型，分析全國層面的經濟增長、教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化的影響。第二步，通過構建分位數模型，分析各大區(qū)域層面的經濟增長、教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化的影響。第三步，分析動態(tài)面板計量模型和分位數模型的實證結果，從全國層面和區(qū)域層面，提出相應的建議和意見。

借鑒相關理論和總結學者的已有研究經驗，選取學者常用和具有代表性的指標變量構建計量模型。以城鎮(zhèn)化水平為被解釋變量，以經濟增長和教育發(fā)展為主要的解釋變量，選取產業(yè)結構發(fā)展、政府干預度、物質資本和金融發(fā)展為控制變量。其中，城鎮(zhèn)化水平用非農人口占總人口的比重衡量，經濟增長用人均GDP表示，教育發(fā)展用每十萬人口學校平均在校生數來表示，物質資本選取全固定資產投資額來表示，產業(yè)結構發(fā)展用第三產業(yè)產值和國內生產總值的比值來表示，政府干預度用財政支出占GDP的比值來表示，金融發(fā)展用金融業(yè)產值表示，各變量的描述性統(tǒng)計結果見表1。

表1 描述性統(tǒng)計結果

由于城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的動態(tài)效應，將城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的滯后一期引入模型，采取動態(tài)面板GMM對變量進行分析，建立動態(tài)面板數據模型(見式1)。使用動態(tài)面板GMM的原因在于：城鎮(zhèn)化發(fā)展水平和所選取的變量之間可能存在同時決定的情況，而動態(tài)面板GMM選取恰當的工具變量控制自變量的內生性。

clit=β0+β1clit-1+β2xsit+β3gpit+β4scit+β5duit+β6jrit+β7guit+μit

(1)

在式(1)中， i表示不同省的截面， t表示不同的時間， βi表示各個自變量的回歸系數， β0表示擾動項，μit為誤差項，clit表示i省份t時期的新型城鎮(zhèn)化水平，clit-1表示i 省份t時期的新型城鎮(zhèn)化水平的滯后一期， gpit表示i省份t時期的經濟發(fā)展水平，xsit表示i省份t時期的教育發(fā)展，scit表示i省份t時期的產業(yè)結構發(fā)展，duit表示i省份t時期的政府干預度，jrit表示i省份t時期的金融發(fā)展，guit表示i省份t時期的物質資本，變量的數據來源于2007年至2015年的國家統(tǒng)計年鑒，對一些變量的數據進行對數化處理，目的是減緩可能存在的異方差對動態(tài)面板模型的影響，利用stata12.0軟件對所設定的動態(tài)面板模型進行實證分析。為了分析經濟增長和教育發(fā)展的交互作用對新型城鎮(zhèn)水平的影響，在動態(tài)面板模型中引入經濟增長和教育發(fā)展的交互項(見式2)，目的在于增強所建立的動態(tài)面板模型的解釋能力。

clit=β0+β1clit+β2xsit+β3gpit+β4scit+β5duit+β6jrit++β7guit+β8xsit*gpit+μit

(2)

在進行動態(tài)面板數據分析之前，第一步，對模型所選取的變量進行單位根檢驗，目的是檢驗變量數據的平穩(wěn)性。經過檢驗后，變量的一階單整都是平穩(wěn)，即所有變量為一階單整。第二步，對模型所選取的變量進行協(xié)整檢驗，在顯著水平為5%的情況下，Pedroni檢驗和Kao檢驗的相關統(tǒng)計量均小于0.05，表明各個變量存在協(xié)整關系，即各個變量存在長期穩(wěn)定的均衡關系。符合進行面板數據回歸分析的條件。

三、實證分析

(一)動態(tài)面板數據模型

綜上所述，動態(tài)面板模型中的變量通過單位根檢驗和協(xié)整檢驗，符合進行面板數據回歸分析的條件。在模型1中，用新型城鎮(zhèn)化水平的滯后項為工具變量，工具變量的滯后階數為1。運用系統(tǒng)廣義矩估計對動態(tài)面板模型進行檢驗，主要采用兩步估計(two-step)進行分析，原因在于兩步估計比一步估計(one-step)的效率高。由表2可知，模型的變量通過Sargan檢驗和AR檢驗，表明所建立的動態(tài)面板模型能較好反映經濟增長、物質資本對新型城鎮(zhèn)化水平的影響。經濟發(fā)展水平的增長、教育水平的提高和金融業(yè)的增長促進新型城鎮(zhèn)化水平的提高，而政府干預度的增加、產業(yè)結構的發(fā)展和物質資本的增加阻礙新型城鎮(zhèn)化水平的提高。新型城鎮(zhèn)化水平的一階滯后項系數顯著，表明新型城鎮(zhèn)化水平在模型中呈現(xiàn)動態(tài)持續(xù)性趨勢。

表2 經濟增長、教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平的影響

注：括號內的數據為標準誤差值，*、**表示參數估計在5%和10%的情況下拒絕原假設，下同.

一是經濟增長對新型城鎮(zhèn)化水平的影響：由表2可知，在5%的顯著性水平下，經濟增長每上升1%，新型城鎮(zhèn)化水平將上升0.057%，說明全國的經濟水平的提高會促進新型城鎮(zhèn)化水平的提升。二是教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平的影響：在5%的顯著性水平下，教育發(fā)展水平每增加1%，新型城鎮(zhèn)化水平將上升0.026%。表明全國的教育水平的提高，會促進新型城鎮(zhèn)化水平的提高。三是經濟增長、教育發(fā)展交互作用對新型城鎮(zhèn)化水平的影響：由表3可知，經濟增長和教育發(fā)展的交互項系數顯著為負，經濟增長和教育發(fā)展的匹配較差，對新型城鎮(zhèn)化水平產生滯后的影響。教育投入和經濟增長為單向因果關系，經濟增長、教育發(fā)展和新型城鎮(zhèn)化互為雙向因果關系,這與孫志毅和陳儒研究結論相似[10]。即教育發(fā)展水平的提高會相對削弱經濟水平提高對新型城鎮(zhèn)化水平的促進作用，同樣經濟水平的提高會削弱教育發(fā)展水平對新型城鎮(zhèn)化水平的提升作用。

表3 經濟增長與教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平的交互影響檢驗結果

注：括號內的數據為標準誤差值，*、**表示參數估計在5%和10%的情況下拒絕原假設.

(二)基于樣本變化的穩(wěn)健性分析

表4 穩(wěn)健性檢驗

注：括號內的數據為標準誤差值，*、**表示參數估計在5%和10%的情況下拒絕原假設.

為了檢驗動態(tài)面板模型的估計的結果是否受到樣本選取變化的影響，運用穩(wěn)健性檢驗進行深入分析。按照常見的劃分地區(qū)的順序，將排在前三位和后三位的省份剔除，采取兩步系統(tǒng)GMM進行動態(tài)面板分析，得到表4的結果。由表4可知，三個模型的經濟增長和教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平的回歸系數為正，且通過5%的顯著性檢驗，表明經濟增長和教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平的促進作用的結果是穩(wěn)健。其他控制變量對新型城鎮(zhèn)化影響的回歸系數的方向均未改變，說明所選取的動態(tài)面板的估計結果未受到樣本選取變化的影響。

四、經濟增長和教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平影響的地域差異

(一)分位數回歸模型設定

為了分析不同區(qū)域的經濟增長和教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平影響的地域差異，采取分位數回歸模型進行分析。原因在于分位數回歸模型在任何一個分位點進行參數估計，都能較為準確地描述被解釋變量對解釋變量的變化趨勢和條件分布形狀，使得估計結果的穩(wěn)健性更高。為了使得估計的結果具有可比性，采取與動態(tài)面板模型相同的變量指標來進行分位數模型回歸分析(見式3)。

clit=αi+xitβθ+μit,Qθ(clit|xit,βθ)=xitβθ

(3)

xit是自變量向量，αi是模型的截距項，βθ是參數向量，Qθ(clit|xit)是給定x時clit的θ條件分位數。θ回歸分位數(0<θ<1)對應的參數向量β，通過最小化式3可得：

(4)

在分位數回歸模型中，選擇代表性較強的分位點0.10、0.25、0.50、0.75和0.90。按照國家統(tǒng)計局對我國東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的劃分，分別對三大區(qū)域的不同分位數點進行分析(見表5)。參數標準誤采用 bootstrap 方法進行求解，bootstrap次數為100。

(二)分位數回歸結果

東部地區(qū)：經濟增長的回歸系數在所有的分位點都顯著且為正值，總體來看，經濟增長的回歸系數在0.10至0.50分位點呈現(xiàn)下降趨勢，在0.75至0.90分位點呈現(xiàn)上升趨勢，經歷U型變化過程。在高水平的分位點上，經濟增長對東部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化的促進作用較為明顯。原因在于東部地區(qū)的經濟基礎較好，城市的基礎設施建設較為完善，導致現(xiàn)階段大部分東部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平高于50%，因而經濟增長水平需進一步提高，才能有效促進新型城鎮(zhèn)化水平的提升[11]。而教育發(fā)展的回歸系數在所有的分位點均為正值，總體呈現(xiàn)下降的趨勢。但在0.75和0.90分位點上不顯著，教育發(fā)展在這兩個分位點上對新型城鎮(zhèn)化的影響是模糊不清的。原因在于東部地區(qū)的人才儲備相對于中部和西部地區(qū)較為充足，在新型城鎮(zhèn)化水平超過75%時，教育發(fā)展水平對東部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化影響程度逐漸變弱。

表5 分區(qū)域樣本的分位數估計結果

注: 括號內數值為 Bootstrap 標準差，***表示參數估計在5%和10%的情況下拒絕原假設.

中部地區(qū)：經濟增長的回歸系數在五個分位點都顯著且為正值，但經濟增長的回歸系數變化趨勢不明顯。在0.10至0.50分位點呈現(xiàn)增長的趨勢，0.50至0.75分位點呈現(xiàn)下降趨勢，0.75至0.90分位點上呈現(xiàn)增長的趨勢。表明中部地區(qū)的經濟增長對五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響呈現(xiàn)先變弱再變強。在0.50分位點上，經濟增長的回歸系數最高。表明當中部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)水平達到50%，經濟增長對新型城鎮(zhèn)化水平的促進作用最大。教育發(fā)展的回歸系數在五個分位點都顯著且為正值，在高分位點上，教育發(fā)展的回歸系數較大；在低分位點上，教育發(fā)展的回歸系數較小，其回歸系數呈現(xiàn)增加的趨勢。表明隨著教育水平提高，其對中部地區(qū)的五個分位點的新型城鎮(zhèn)化的促進作用逐漸變強。因為中部地區(qū)的教育水平相對于東部地區(qū)較低，教育的發(fā)展對中部地區(qū)新型城鎮(zhèn)化水平的促進作用空間仍然較大。

西部地區(qū)：經濟增長的回歸系數在五個分位點均為正值且顯著，在0.10至0.50分位點上，呈現(xiàn)下降的趨勢，在0.50至0.9分位點上，呈現(xiàn)上升趨勢。表明西部地區(qū)的經濟增長對五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響呈現(xiàn)由弱變強的趨勢?？傮w來看，西部地區(qū)在五個分位點的回歸系數大于東部地區(qū)。原因是西部地區(qū)的經濟基礎較為薄弱，經濟發(fā)展的上升空間較大，進而經濟增長對新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐步增強。教育發(fā)展的回歸系數變化較為明顯，總體呈現(xiàn)下降的趨勢，但在0.75和0.90分位點上不顯著。在低分位點上，教育發(fā)展的回歸系數較大；在高分位點上，教育發(fā)展的回歸系數較小。表明隨著新型城鎮(zhèn)化水平的提高，教育的發(fā)展對西部地區(qū)的五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平影響逐漸變弱。原因是西部地區(qū)的教育發(fā)展水平相對于東部和中部地區(qū)較低，導致教育發(fā)展對西部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化促進作用較為有限。

圖2 東部地區(qū)分位數回歸趨勢圖

不同區(qū)域的控制變量的回歸系數變化趨勢見圖2、圖3和圖4。產業(yè)結構方面：東部地區(qū)和西部地區(qū)的產業(yè)結構的回歸系數均為負值，且在大部分的分位點上不顯著，總體呈現(xiàn)上升趨勢。表明東部地區(qū)和西部地區(qū)的產業(yè)結構需要進一步的優(yōu)化，來發(fā)揮其對新型城鎮(zhèn)化水平的促進作用。中部地區(qū)的產業(yè)結構的變化趨勢較為明顯，數值從負值轉變?yōu)檎?，顯著性由不顯著轉變?yōu)轱@著，表明中部地區(qū)隨著產業(yè)結構的優(yōu)化升級，對五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響程度越來越強和越來越顯著。

政府干預度方面：東部地區(qū)的政府干預度的回歸系數為負值且顯著，該回歸系數變化較為明顯，呈現(xiàn)下降的趨勢，表明政府干預度的變弱有利于推動東部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平的提升。中部地區(qū)的政府干預度的回歸系數為正值且顯著，原因在于中部地區(qū)經濟發(fā)展中政府主導的色彩較濃，其回歸系數的變化總體表現(xiàn)為下降的趨勢，說明中部地區(qū)的政府干預度對五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐步減弱。西部地區(qū)政府干預度的回歸系數在0.10至0.50分位點呈現(xiàn)上升趨勢，在0.50至0.90分位點呈現(xiàn)下降趨勢。當西部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平超過50%，政府干預度對五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐漸變弱，表明當西部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展到一定水平時，政府應當適當減弱對經濟發(fā)展的干預，給經濟發(fā)展帶來更多的活力。

圖3 中部地區(qū)分位數回歸趨勢圖

圖4 西部地區(qū)分位數回歸趨勢圖

金融發(fā)展方面：東部地區(qū)的金融發(fā)展的回歸系數變化呈現(xiàn)增長的趨勢。在高分位點上，金融發(fā)展的回歸系數很大。在低分位點上，金融發(fā)展的回歸系數較大。表明東部地區(qū)的金融發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化高分位點的影響大于低分位點。而中部地區(qū)和西部地區(qū)的金融發(fā)展的回歸系數變化呈現(xiàn)下降的趨勢，表明金融發(fā)展對中部地區(qū)和西部地區(qū)的五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐步減弱。

物質資本方面：東部地區(qū)的物質資本的回歸系數表現(xiàn)為下降的趨勢，表明物質資本對東部地區(qū)五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐漸變弱。原因在于當東部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平發(fā)展到較高水平時，物質資本對新型城鎮(zhèn)化水平的影響較為有限，人力資本等其他資本對新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐步加強。而中部地區(qū)和西部地區(qū)的物質資本的回歸系數呈現(xiàn)上升的趨勢，表明物質資本對中部地區(qū)和西部地區(qū)的五個分位點的新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐漸變強。原因是因為中部地區(qū)和西部地區(qū)的經濟發(fā)展水平較東部地區(qū)低，需要投入更多的物質資本來帶動經濟的發(fā)展。

五、結論和建議

綜上所述，通過動態(tài)面板模型和分位數回歸模型分析經濟增長和教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平影響狀況，得出以下主要結論：一是利用2006年至2014年31個省份的省級面板數據，發(fā)現(xiàn)經濟增長、教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化具有正向促進作用。二是經濟增長、教育發(fā)展交互作用對新型城鎮(zhèn)化水平的影響為負向且顯著，表明經濟增長和教育發(fā)展的交互作用遲滯對新型城鎮(zhèn)化的影響。三是經濟增長、教育發(fā)展對新型城鎮(zhèn)化水平的影響存在明顯的地域差異。具體而言，經濟增長對東部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平的影響程度逐步減弱，而對中部地區(qū)和西部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平的影響程度逐步加強；教育發(fā)展對中部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐漸變強，而對東部地區(qū)和西部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化水平的影響逐步變弱?；谝陨系难芯拷Y論，提出幾點建議。

(一)積極促進經濟發(fā)展水平的提高，為新型城鎮(zhèn)化水平的提高提供物質基礎

通過動態(tài)面板模型和分位數模型分析，均得到經濟增長對全國和各大區(qū)域的新型城鎮(zhèn)化水平具有正向促進作用。因而，如何發(fā)揮經濟增長對新型城鎮(zhèn)化水平的促進作用成為關鍵性問題。較為可行的措施包括：一是產業(yè)結構需進一步的優(yōu)化升級，使得三大產業(yè)的比例合理；東部地區(qū)產業(yè)應針對性地發(fā)展高新技術行業(yè)等技術含量高和附加值高的行業(yè)，同時，中部地區(qū)和西部地區(qū)要做好承接東部地區(qū)勞動力密集型產業(yè)轉移的工作，以產業(yè)的發(fā)展來帶動經濟水平的提升。二是政府對經濟的干預應控制在合理的范圍，旨在發(fā)揮政府干預對于經濟發(fā)展水平的促進作用。三是借助金融業(yè)發(fā)展的契機，為經濟的發(fā)展提供較為充足的資金來源和完善的金融服務。

(二)大力提高教育水平，為新型城鎮(zhèn)化水平的提升提供人才支持

經過實證分析，發(fā)現(xiàn)教育發(fā)展水平對于新型城鎮(zhèn)化的影響為正向促進且顯著。因此，如何提升我國的教育水平顯得尤為重要，具體的措施：有序合理加大對教育事業(yè)的經費投入；初等教育、中等教育和教育均衡發(fā)展情況要符合經濟社會發(fā)展的需要[12]，使我國的人口紅利轉變?yōu)槿瞬偶t利。

(三)各個區(qū)域根據自身的實際情況，制定相應的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展策略

一是東部地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展重點是提高城鎮(zhèn)化的質量，而不是簡單地提高城鎮(zhèn)人口的數量。二是中部和西部地區(qū)的農業(yè)轉移人口數量眾多，其新型城鎮(zhèn)化的關鍵點是使得農業(yè)轉移人口就地和就近市民化[13]，不僅能增加農業(yè)轉移人口市民化意愿，還能減少農業(yè)轉移人口市民化的成本，以農業(yè)轉移人口市民化帶動新型城鎮(zhèn)化水平的提高。

[1]蔣 冠,霍 強.中國城鎮(zhèn)化與經濟增長關系的理論與實證研究[J].工業(yè)技術經濟,2014，(3):33-41.

[2]孫祁祥,王向楠,韓文龍.城鎮(zhèn)化對經濟增長作用的再審視——基于經濟學文獻的分析[J].經濟學動態(tài),2013，(11):20-28.

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