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摘要：本文采用2010-2019年中国大陆31个省份的数据样本，利用Hausman检验、面板回归分析方法，从全国和区域两个角度入手，探讨我国城镇化与经济增长的关系。结果显示：从全国来看，城镇化、物质资本投资、技术创新均对经济增长存在正向作用;从区域方面看，城镇化对东部、中部、西部地区的经济增长起到促进作用，但影响差距不大，技术创新及物质资本投入对东、中、西部地区经济增长的作用均为正，但影响差距较大，最终根据结果提出相应的建议。
关键词：城镇化;经济增长;面板数据
自改革开放以来，国内生产总值在41年间从0.365万亿元增长到99.09万亿元，经济总量增长迅速，但由于国际经济形势复杂导致生产要素成本上升，我国经济出现经济增速放缓、区域发展不协调等情况，使得原有的投资驱动和出口拉动的传统发展模式难以为继，这种背景下寻找新的经济增长动力已经成为重点问题。根据可持续发展理论、二元结构等理论，认为城镇化将成为未来推动我国经济发展的主要动力。城镇化主要是指人口、产业及生产要素在空间上形成的聚集，进而从消费和需求两个角度增加市场潜能和市场规模，最终加快经济增长的一个过程。
一、实证分析
（一）模型的建立与指标说明
本文以前人的研究为基础，利用扩展C-D生产函数构建模型，得到：
LnYi，t=λ0+λ1LnUEi，t+λ2LnKi，t+λ3LnLi，t+
λ4LnSi，t+εi，t（1）
其中，（1）式中i和t分别代表省份和时间。UR为城镇化水平，K为物质资本，L为人力资源，S为技术创新量，λi表示这些经济变量的弹性系数，εi，t表示横截面在时期t的随机扰动项。
选取变量如下：
①Y为经济增长，从当前的资料来看，为消除人口因素对经济增长的影响，本文使用人均GDP来反映经济增长，并利用GDP指数（上年=100）进行平减，消除通货膨胀带来的影响。单位：元。
②UR为人口城镇化水平，人口城镇化相关的文献多利用城镇人口数占年末总人口的比重衡量，单位（%）。
③K为物质资本投资，用固定资产投资额衡量，并采用历年固定资产投资价格指数（以2010年为基期）进行平减，代表各个省份的物质资本投资水平。
④L为人力资本投资，用普通高等学校在校生人数除以年末常住人口数*10000衡量，代表各省份的人力资本状况。
⑤S为技术创新，根据以往文献主要是利用技术创新投入量或产出量衡量，投入量指标主要有R&D经费、财政支出中的科学技术支出等，产出量指标主要有专利申请量或授权量等，因为专利授权数能考虑到在专利申请上的政策变动或专利审查人员的变化带来的滞后效果，因而本文以消除人口因素的专利授权数作为指标，单位：件/万人。
本文基于可得数据，利用国家统计局、历年中国统计年鉴、各省历年统计年鉴选取2010-2019年数据，本文的研究对象为全国31个省份，并对所有变量进行对数化处理，消除计量单位不同而带来的异方差问题。主要指标对数形式描述性统计如表所示（详见表1）：
（二）回归分析
由于本文采用的数据类型是面板数据，而且通常而言，根据截面个体数据影响形式的不同，面板数据模型分为固定效应模型与随机效应模型，由于我国各个省份的城镇化水平和经济发展水平存在差异，不同省份间会存在个體的差异，模型应该充分考虑个体的影响，为了更好地对静态面板数据模型进行估计，以便得到更具说服力的实证结果，应通过Hausman检验进行分析并得出检验结果（详见表2）。
根据回归结果。从全国来看，自变量中城镇化、物质资本投入、技术创新的回归系数都通过10%的显著性检验，且都为正，说明三个变量的提高均能提高我国经济增长。具体来看，城镇化率每增加1%就能促进经济产出增加1.05%。其次是技术创新，技术创新水平每提高1%便能带动经济产出增加0.197%，最后是物质资本投资，每增加1%的投资便能拉动经济增长0.106%。对系数的对比可以说明当前城镇化是中国经济的引擎，其次是技术创新水平，最后是物质资本投资，说明我国当前的发展符合技术创新促进经济增长的理论观点，一方面技术创新可以带来聚集效应，降低企业的交易成本，提高经济产出。另一方面可以淘汰产能落后的传统产业，促进新兴产业逐步成为经济支柱。但相比城镇化，技术创新和物质资本投入两个变量对经济增长的拉动作用有限。人力资本的回归结果未通过10%的显著性检验，不能得出劳动力投入与经济增长的关系。
从区域来看，三大区域城镇化对经济增长的作用分别为1.119、1.583、1.261，东部、中部、西部的系数均通过了10%的显著性检验，表明提高两个区域的城镇化率每增加1%分别能拉动经济增长1.119%、1.58%、1.26%。其次，中部地区城镇化对经济增长作用最为显著，这是由于中部地区正处于城镇化高速发展的阶段，人口的聚集效应促进地区投资和消费需求的增加，而西部地区的城镇化速度较慢，这是由于西部地区处于由低速向中高速发展的过渡阶段，虽然居民的投资和消费需求有限，但仍具有较为显著的拉动作用。而东部地区的城镇化对经济增长的作用最小，可能是由于城镇化已经进入了成熟期，因而对经济增长的作用相对变弱。
二、结论与建议
本文利用面板分析方法对我国31个省份，基于C-D生产函数从全国和区域两个角度入手，通过静态面板模型探讨城镇化对经济增长的影响，分析结果表明，从全国来看，城镇化、技术创新、物质资本投入均能拉动经济增长，从区域来看，在经济欠发达的中、西部地区，城镇化能够较好地带动经济增长，而在经济发达的东部地区，城镇化对经济增长的作用较弱，因而从整体上看，全国、东部、中部、西部地区城镇化对经济增长的作用均为正，且影响差别不大。因而提出如下建议：
（一）加快新型城镇化进程
在2021年“十四五”规划的倡导下，深入推进以人为核心的新型城镇化建设，有效拉动居民消费和投资，进而促进各类要素在区域间的聚集和扩散。完善城镇化的空间格局，增强中心城市、城市群等城镇化发展质量高的地区对周边城镇化发展质量较低的地区的带动作用。同时，根据发达国家的城镇化发展经验，以及我国学者关于城镇化对经济增长产生负面作用的研究，在城镇化发展过程中，也应保证城镇建设的质量，不能“先发展，后治理”，合理开发利用资源和合理引导消费需求，杜绝环境污染，进而提高城镇居民的幸福指数和融入程度。
（二）鼓励技术创新
技术创新是中国经济增长的重要源泉，在十九大明确提出加快建设创新型国家的背景之下，增加研发资金投入、加大技术创新活动的扶持力度显得尤为重要。而在进行技术创新资金扶持的过程中，对“一带一路”经济带更应该做好资金调配，确保“一带一路”经济带在中国技术创新发展中的引领作用。此外，在鼓励技术创新的过程中，还应当注重西藏、贵州、云南等西部省市的技术创新标准和质量的提升，以提高区域技术创新成果的经济效益转化效率。
参考文献：
[1]冯敏.江苏省新型城镇化与经济增长的关系研究[D].东华大学，2016.
[2]许文彬.中国的城镇化进程与经济增长——基于2000-2012年省际面板数据[J].中国高校社会科学，2014（06）：120-132+156.
[3]赵永平，徐盈之.新型城镇化、技术进步与产业结构升级——基于分位数回归的实证研究[J].大连理工大学学报（社会科学版），2016，37（02）：56-64.
关键词：城镇化;经济增长;面板数据
自改革开放以来，国内生产总值在41年间从0.365万亿元增长到99.09万亿元，经济总量增长迅速，但由于国际经济形势复杂导致生产要素成本上升，我国经济出现经济增速放缓、区域发展不协调等情况，使得原有的投资驱动和出口拉动的传统发展模式难以为继，这种背景下寻找新的经济增长动力已经成为重点问题。根据可持续发展理论、二元结构等理论，认为城镇化将成为未来推动我国经济发展的主要动力。城镇化主要是指人口、产业及生产要素在空间上形成的聚集，进而从消费和需求两个角度增加市场潜能和市场规模，最终加快经济增长的一个过程。
一、实证分析
（一）模型的建立与指标说明
本文以前人的研究为基础，利用扩展C-D生产函数构建模型，得到：
LnYi，t=λ0+λ1LnUEi，t+λ2LnKi，t+λ3LnLi，t+
λ4LnSi，t+εi，t（1）
其中，（1）式中i和t分别代表省份和时间。UR为城镇化水平，K为物质资本，L为人力资源，S为技术创新量，λi表示这些经济变量的弹性系数，εi，t表示横截面在时期t的随机扰动项。
选取变量如下：
①Y为经济增长，从当前的资料来看，为消除人口因素对经济增长的影响，本文使用人均GDP来反映经济增长，并利用GDP指数（上年=100）进行平减，消除通货膨胀带来的影响。单位：元。
②UR为人口城镇化水平，人口城镇化相关的文献多利用城镇人口数占年末总人口的比重衡量，单位（%）。
③K为物质资本投资，用固定资产投资额衡量，并采用历年固定资产投资价格指数（以2010年为基期）进行平减，代表各个省份的物质资本投资水平。
④L为人力资本投资，用普通高等学校在校生人数除以年末常住人口数*10000衡量，代表各省份的人力资本状况。
⑤S为技术创新，根据以往文献主要是利用技术创新投入量或产出量衡量，投入量指标主要有R&D经费、财政支出中的科学技术支出等，产出量指标主要有专利申请量或授权量等，因为专利授权数能考虑到在专利申请上的政策变动或专利审查人员的变化带来的滞后效果，因而本文以消除人口因素的专利授权数作为指标，单位：件/万人。
本文基于可得数据，利用国家统计局、历年中国统计年鉴、各省历年统计年鉴选取2010-2019年数据，本文的研究对象为全国31个省份，并对所有变量进行对数化处理，消除计量单位不同而带来的异方差问题。主要指标对数形式描述性统计如表所示（详见表1）：
（二）回归分析
由于本文采用的数据类型是面板数据，而且通常而言，根据截面个体数据影响形式的不同，面板数据模型分为固定效应模型与随机效应模型，由于我国各个省份的城镇化水平和经济发展水平存在差异，不同省份间会存在个體的差异，模型应该充分考虑个体的影响，为了更好地对静态面板数据模型进行估计，以便得到更具说服力的实证结果，应通过Hausman检验进行分析并得出检验结果（详见表2）。
根据回归结果。从全国来看，自变量中城镇化、物质资本投入、技术创新的回归系数都通过10%的显著性检验，且都为正，说明三个变量的提高均能提高我国经济增长。具体来看，城镇化率每增加1%就能促进经济产出增加1.05%。其次是技术创新，技术创新水平每提高1%便能带动经济产出增加0.197%，最后是物质资本投资，每增加1%的投资便能拉动经济增长0.106%。对系数的对比可以说明当前城镇化是中国经济的引擎，其次是技术创新水平，最后是物质资本投资，说明我国当前的发展符合技术创新促进经济增长的理论观点，一方面技术创新可以带来聚集效应，降低企业的交易成本，提高经济产出。另一方面可以淘汰产能落后的传统产业，促进新兴产业逐步成为经济支柱。但相比城镇化，技术创新和物质资本投入两个变量对经济增长的拉动作用有限。人力资本的回归结果未通过10%的显著性检验，不能得出劳动力投入与经济增长的关系。
从区域来看，三大区域城镇化对经济增长的作用分别为1.119、1.583、1.261，东部、中部、西部的系数均通过了10%的显著性检验，表明提高两个区域的城镇化率每增加1%分别能拉动经济增长1.119%、1.58%、1.26%。其次，中部地区城镇化对经济增长作用最为显著，这是由于中部地区正处于城镇化高速发展的阶段，人口的聚集效应促进地区投资和消费需求的增加，而西部地区的城镇化速度较慢，这是由于西部地区处于由低速向中高速发展的过渡阶段，虽然居民的投资和消费需求有限，但仍具有较为显著的拉动作用。而东部地区的城镇化对经济增长的作用最小，可能是由于城镇化已经进入了成熟期，因而对经济增长的作用相对变弱。
二、结论与建议
本文利用面板分析方法对我国31个省份，基于C-D生产函数从全国和区域两个角度入手，通过静态面板模型探讨城镇化对经济增长的影响，分析结果表明，从全国来看，城镇化、技术创新、物质资本投入均能拉动经济增长，从区域来看，在经济欠发达的中、西部地区，城镇化能够较好地带动经济增长，而在经济发达的东部地区，城镇化对经济增长的作用较弱，因而从整体上看，全国、东部、中部、西部地区城镇化对经济增长的作用均为正，且影响差别不大。因而提出如下建议：
（一）加快新型城镇化进程
在2021年“十四五”规划的倡导下，深入推进以人为核心的新型城镇化建设，有效拉动居民消费和投资，进而促进各类要素在区域间的聚集和扩散。完善城镇化的空间格局，增强中心城市、城市群等城镇化发展质量高的地区对周边城镇化发展质量较低的地区的带动作用。同时，根据发达国家的城镇化发展经验，以及我国学者关于城镇化对经济增长产生负面作用的研究，在城镇化发展过程中，也应保证城镇建设的质量，不能“先发展，后治理”，合理开发利用资源和合理引导消费需求，杜绝环境污染，进而提高城镇居民的幸福指数和融入程度。
（二）鼓励技术创新
技术创新是中国经济增长的重要源泉，在十九大明确提出加快建设创新型国家的背景之下，增加研发资金投入、加大技术创新活动的扶持力度显得尤为重要。而在进行技术创新资金扶持的过程中，对“一带一路”经济带更应该做好资金调配，确保“一带一路”经济带在中国技术创新发展中的引领作用。此外，在鼓励技术创新的过程中，还应当注重西藏、贵州、云南等西部省市的技术创新标准和质量的提升，以提高区域技术创新成果的经济效益转化效率。
参考文献：
[1]冯敏.江苏省新型城镇化与经济增长的关系研究[D].东华大学，2016.
[2]许文彬.中国的城镇化进程与经济增长——基于2000-2012年省际面板数据[J].中国高校社会科学，2014（06）：120-132+156.
[3]赵永平，徐盈之.新型城镇化、技术进步与产业结构升级——基于分位数回归的实证研究[J].大连理工大学学报（社会科学版），2016，37（02）：56-64.