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摘要：改革开放30年来，中国经济的持续高速增长与国民收入的不断提高都与中国城市化进程的不断深入息息相关。虽然已有学者研究过中国城市化与经济发展的相互关系，但大多数只是单纯地就城市化与经济增长这两个方面做出研究，而没有突出影响城市化与经济增长的其它因素。本文选取1978～2008年间的时间序列数据，通过构建联立方程模型，采用两阶段最小二乘估计的方法，并综合影响城市化与经济发展的诸因素来考察两者之间的相互关系。
关键词：城市化；经济增长；联立方程模型
中图分类号：F224.9 文献标识码：A
一、文献综述
城市化是经济发展过程中人口、社会生产力不断由农村向城市集中的过程。改革开放以来，中国进入城市化快速发展的阶段。据统计，中国的城市化水平已由1978年的19.92％发展到2009年的46.59％。如此规模巨大的城市化进程给中国社会的各方面都造成了广泛的影响。改革开放30多年来的实践也证明，经济增长推动了城市化水平的提高，而城市化进程又推进了社会经济的发展，二者相互作用、相互发展，构成了改革开放以来中国经济发展的重要动力过程及表现形态之一。
国内外的学者就城市化与经济增长的相互关系做了大量的研究。美国学者Lampard的研究说明城市发展与经济增长之间呈现出一种非常显著的相关联系，他最早提出经济发展程度与城市化阶段之间的一致性。李金昌、程开明根据我国1978～2004年的城市化水平和人均GDP的时间序列数据进行计量检验分析表明：经济的发展是城市化水平提高的Granger原因，经济增长对城市化水平的提升有较大的正向冲击效应，但城市化的发展对经济增长的作用强度却不大。赵显洲以我国1978年以来的时间序列数据为样本，对城市化和经济发展的相互作用进行了动态分析，研究证明城市化与经济增长的相互作用都存在短期效用和长期效用，而且在此基础上用计量模型分析了我国改革开放以来经济增长的“城市化效应”和城市化的“经济效应”。
这些对城市化与经济增长关系的研究主要体现在对其相关性研究上。研究结果表明了城市化和经济发展的相互促进、相互推动的关系。但城市化水平的提高不仅是经济增长带来的，特别在我国，政府在推动城市化进程中有着不可替代的作用。另外，我国城市化水平起点较低，农村人口向城市的集中就要求城市能为这些人口提供大量的就业。而第三产业的发展对增加就业有着重要的作用。所以，第三产业的发展对提高我国城市化水平也有着重要作用。随着城市化水平的不断提高，大量的农村人口转变为城市人口，这必然会扩大内需，带动经济的增长。所以本文将以联立方程模型为基础，以中国1978～2008年的时间序列数据为样本，用综合影响经济增长与城市化水平的各因素来分析各个变量之间的相互关系。由于联立方程模型是基于整体的视角来考虑不同变量之间的相互关系和作用，所以它可以完整有效地把经济系统之间的相互关系表现出来。从而相对于单个方程模型来说，它更适合用来研究城市化与经济增长之间的相互关系，估计结果也会更为有效。
二、数据的来源、模型的界定与构造
(一)数据的来源
本文所使用的时间序列数据均来源中国社会科学院金融统计数据库。而历年的城市化率则来源于官方发布的数据。样本区间为1978～2008年。为了消除价格变化的影响，本文对涉及价值量的数据均按可比价格计算，数据处理和模型的计算采用Eviews3.1。
(二)模型的界定与构造
对于经济增长指标，与大部分文献相同，本文将采用人均GDP衡量经济增长，因为人均GDP更能真实反映经济的增长水平。用政府的财政支出来表示政府对城市化水平提升的作用，因为政府支出必然带来基础设施等方面的发展，从而来提高城市化水平。但另一方面，政府支出的不断扩大是以政府收入的不断增长为前提的，但财政收入的过分增长对经济增长会有一定的阻碍作用。另外，鉴于中国投资率对经济增长的影响，本文也将投资率作为影响人均GDP的一个变量。最后，第三产业的发展提供了更多的就业机会，这有利于城市化的进程。在模型中我们将用第三产业的产值占GDP的比重作为影响城市化的一个变量。根据上述分析，可以构建一下模型：
lngdpt＝80＋81csht＋82lngoVt＋83inVt＋84lngdpt－1＋ult
csht＝ζ0＋ζ1lngdpt＋ζ2lngdpt－1＋ζ3lngovt＋ζ4sct＋u2t
其中，gdpt表示经济增长水平，csht表示城市化水平，govt表示政府的支出，invt代表投资率，sct表示第三产业产值占GDP的比重。由于GDP变化的特征，所以考虑其滞后一期的影响，用gdpt－1来表示。
三、模型的检验与估计结果
(一)协整检验
由于时间序列的经济数据有可能存在不平稳性，如果直接将非平稳时间序列当作平稳的时间序列进行回归的话，很可能造成“伪回归”的问题。在本文中人均GDP和城市化率是两个最重要的内生变量，所以应该对其平稳性进行检验。文中使用的是ADF检验。通过检验可知：首先在对人均GDP的ADF检验中，我们对其二阶差分序列作单位根检验，而滞后差分项选三阶，在这种情况下我们可以得到ADF test statistic的值为－3.67，而在5％的显著性水平下，单位根检验的临界值为－2.98。显然，t检验统计量值小于相应的临界值，因此我们可以得出结论，在5％的显著性水平下，lngdp序列是二阶单整的平稳序列，即lngdp－I(2)。其次用同样的方法对城市化水平进行ADF检验，可以得到：在5％的显著性水平下，csh序列是二阶单整的平稳序列，即csh～I(2)。由于我们得到时间序列数据是二阶平稳，所以我可以对其进行回归检验。
(二)模型的回归检验
对联立方程的回归，我们采用两段最小二乘法(2SLS)。通过Eviews的估计结果，我们可以发现在1％的显著性水平下，模型基本上可以通过检验。而且两个方程的拟合优度都大于0.98，这说明模型可以很好的通过拟合优度检验，从而具有较强的说服力。所以，根据估计结果，可以得到以下估计式：
lngdpt＝0.906＋2.552 csht－0.347 lngovt＋0.002 invt＋1.185lngdpt－1
csht＝－0.26＋0.099 lngdpt－0.157 lngdpt－1＋0.105 lngovt＋0.252 set
从估计式中我们可以看出，经济增长与城市化水平存在正向的相互促进作用。从第一个方程中，我们看出城市化对经济增长的巨大促进作用，因为城市化水平的提高，大量的农村人口转为城市人口，这一方面使社会在基础设施方面逐渐完善，有利于各个地区的贸易和分工合作，也有利于企业的投资。另一方面，我国农村剩余劳动力较多，根据刘易斯的劳动剩余模型，过多人务农导致额外劳动带来的边 际产出可能低于平均工资甚至为零。所以，一些农业部门的雇佣实际上就是一种假性失业。因此我国农村大量的剩余人口向城市人口的转变必然会提高其边际产出，带来产量的增加，从而促进经济的发展。而且，城市化水平的提升提高了人们的购买力，这扩大了消费，特别是在我国现在内需不足的情况下，更有利经济结构的调整。另一个方面，我国投资率逐年增加，2008年底，投资已占到43.9％。这远大于发达国家的投资水平，而且一国经济的长远发展更不可能靠大量的投资来维持。从方程中我们也可以看到虽然投资对经济的增长有促进作用，但效果已不是那么明显了。从第二个方程中可以看到，经济的增长必然会加速城市化进程，这一点是不言而喻的。由于我国政府在经济、社会中的巨大作用，所以中国的城市化不能忽略政府的作用，模型的回归结果也证明了政府在城市化进程中的积极推动作用。最后，第三产业的发展大大促进了城市化水平，因为第三产业的发展需要大量的劳动力。这必然促进了就业，吸收了大批的农村剩余人口。
四、结论及政策启示
通过模型的分析，我们得到了城市化与经济增长之间相互推动的关系。对于当前中国而言，最重要的就是如何在当前复杂多变的环境中实现产业结构的调整，保持经济的又好又快发展。另一方面要加快城市化的进程又不至于引起大的社会动荡。对于此，我们得到以下启示：
第一，用城市化来促进中国经济的双重转变和长远发展。在过去30多年里，中国经济的发展基本上是依靠高储蓄、高劳动投入、高出口、高投资来推动的。近些年，我国提出了经济发展模式的转变，也就是要求从依赖资源的投入转向依赖资源的有效配置：从依赖投资和出口转向依赖消费、投资、出口三者的协调发展。而城市化为经济的长期发展提供了劳动力，也为经济增长提供规模庞大的城市消费群体，从而真正拉动内需的增长。
第二，重视政府在城市化进程中的积极作用。市场经济能够通过价格机制有效地配置资源，但市场也有失灵的时候。在城市化的进程中，经济的快速发展必然可以带来城市化水平的提高，但是在经济的发展过程中也会产生很多问题。这就需要政府来调控。首先是政府对基础设施的大量投资不但吸收了大量的劳动力，而且也为经济的发展奠定了基础。这肯定也会推进城市化的发展。其次实施一些保障性的政策可以提高低收入者的收入，增强其购买力，同时也有利于社会的公平。
第三，要大力发展第三产业，用第三产业的发展来推动城市化进程。2008年底，我国第三产业占GDP的比重只有41.8％。而发达国家已达到70％。可见，我国第三产业的发展与发达国家还有很大的差距。从模型中我们已看到第三产业对城市化的巨大促进作用。第三产业的发展必然吸收了了农村大量的剩余劳动力，这使得我国产业结构的比例更加协调。
当然，在城市化过程中，也存在着许多制度性的障碍。中国从计划经济时代延传下来的户籍制度等相关政策已经成为制约人口流动和城市化的巨大障碍。对于这一点，本文的模型中并未涉及。但城市化是我国社会发展的趋势，这种传统户籍制度上的城乡二元制会得到实质性的改变。
关键词：城市化；经济增长；联立方程模型
中图分类号：F224.9 文献标识码：A
一、文献综述
城市化是经济发展过程中人口、社会生产力不断由农村向城市集中的过程。改革开放以来，中国进入城市化快速发展的阶段。据统计，中国的城市化水平已由1978年的19.92％发展到2009年的46.59％。如此规模巨大的城市化进程给中国社会的各方面都造成了广泛的影响。改革开放30多年来的实践也证明，经济增长推动了城市化水平的提高，而城市化进程又推进了社会经济的发展，二者相互作用、相互发展，构成了改革开放以来中国经济发展的重要动力过程及表现形态之一。
国内外的学者就城市化与经济增长的相互关系做了大量的研究。美国学者Lampard的研究说明城市发展与经济增长之间呈现出一种非常显著的相关联系，他最早提出经济发展程度与城市化阶段之间的一致性。李金昌、程开明根据我国1978～2004年的城市化水平和人均GDP的时间序列数据进行计量检验分析表明：经济的发展是城市化水平提高的Granger原因，经济增长对城市化水平的提升有较大的正向冲击效应，但城市化的发展对经济增长的作用强度却不大。赵显洲以我国1978年以来的时间序列数据为样本，对城市化和经济发展的相互作用进行了动态分析，研究证明城市化与经济增长的相互作用都存在短期效用和长期效用，而且在此基础上用计量模型分析了我国改革开放以来经济增长的“城市化效应”和城市化的“经济效应”。
这些对城市化与经济增长关系的研究主要体现在对其相关性研究上。研究结果表明了城市化和经济发展的相互促进、相互推动的关系。但城市化水平的提高不仅是经济增长带来的，特别在我国，政府在推动城市化进程中有着不可替代的作用。另外，我国城市化水平起点较低，农村人口向城市的集中就要求城市能为这些人口提供大量的就业。而第三产业的发展对增加就业有着重要的作用。所以，第三产业的发展对提高我国城市化水平也有着重要作用。随着城市化水平的不断提高，大量的农村人口转变为城市人口，这必然会扩大内需，带动经济的增长。所以本文将以联立方程模型为基础，以中国1978～2008年的时间序列数据为样本，用综合影响经济增长与城市化水平的各因素来分析各个变量之间的相互关系。由于联立方程模型是基于整体的视角来考虑不同变量之间的相互关系和作用，所以它可以完整有效地把经济系统之间的相互关系表现出来。从而相对于单个方程模型来说，它更适合用来研究城市化与经济增长之间的相互关系，估计结果也会更为有效。
二、数据的来源、模型的界定与构造
(一)数据的来源
本文所使用的时间序列数据均来源中国社会科学院金融统计数据库。而历年的城市化率则来源于官方发布的数据。样本区间为1978～2008年。为了消除价格变化的影响，本文对涉及价值量的数据均按可比价格计算，数据处理和模型的计算采用Eviews3.1。
(二)模型的界定与构造
对于经济增长指标，与大部分文献相同，本文将采用人均GDP衡量经济增长，因为人均GDP更能真实反映经济的增长水平。用政府的财政支出来表示政府对城市化水平提升的作用，因为政府支出必然带来基础设施等方面的发展，从而来提高城市化水平。但另一方面，政府支出的不断扩大是以政府收入的不断增长为前提的，但财政收入的过分增长对经济增长会有一定的阻碍作用。另外，鉴于中国投资率对经济增长的影响，本文也将投资率作为影响人均GDP的一个变量。最后，第三产业的发展提供了更多的就业机会，这有利于城市化的进程。在模型中我们将用第三产业的产值占GDP的比重作为影响城市化的一个变量。根据上述分析，可以构建一下模型：
lngdpt＝80＋81csht＋82lngoVt＋83inVt＋84lngdpt－1＋ult
csht＝ζ0＋ζ1lngdpt＋ζ2lngdpt－1＋ζ3lngovt＋ζ4sct＋u2t
其中，gdpt表示经济增长水平，csht表示城市化水平，govt表示政府的支出，invt代表投资率，sct表示第三产业产值占GDP的比重。由于GDP变化的特征，所以考虑其滞后一期的影响，用gdpt－1来表示。
三、模型的检验与估计结果
(一)协整检验
由于时间序列的经济数据有可能存在不平稳性，如果直接将非平稳时间序列当作平稳的时间序列进行回归的话，很可能造成“伪回归”的问题。在本文中人均GDP和城市化率是两个最重要的内生变量，所以应该对其平稳性进行检验。文中使用的是ADF检验。通过检验可知：首先在对人均GDP的ADF检验中，我们对其二阶差分序列作单位根检验，而滞后差分项选三阶，在这种情况下我们可以得到ADF test statistic的值为－3.67，而在5％的显著性水平下，单位根检验的临界值为－2.98。显然，t检验统计量值小于相应的临界值，因此我们可以得出结论，在5％的显著性水平下，lngdp序列是二阶单整的平稳序列，即lngdp－I(2)。其次用同样的方法对城市化水平进行ADF检验，可以得到：在5％的显著性水平下，csh序列是二阶单整的平稳序列，即csh～I(2)。由于我们得到时间序列数据是二阶平稳，所以我可以对其进行回归检验。
(二)模型的回归检验
对联立方程的回归，我们采用两段最小二乘法(2SLS)。通过Eviews的估计结果，我们可以发现在1％的显著性水平下，模型基本上可以通过检验。而且两个方程的拟合优度都大于0.98，这说明模型可以很好的通过拟合优度检验，从而具有较强的说服力。所以，根据估计结果，可以得到以下估计式：
lngdpt＝0.906＋2.552 csht－0.347 lngovt＋0.002 invt＋1.185lngdpt－1
csht＝－0.26＋0.099 lngdpt－0.157 lngdpt－1＋0.105 lngovt＋0.252 set
从估计式中我们可以看出，经济增长与城市化水平存在正向的相互促进作用。从第一个方程中，我们看出城市化对经济增长的巨大促进作用，因为城市化水平的提高，大量的农村人口转为城市人口，这一方面使社会在基础设施方面逐渐完善，有利于各个地区的贸易和分工合作，也有利于企业的投资。另一方面，我国农村剩余劳动力较多，根据刘易斯的劳动剩余模型，过多人务农导致额外劳动带来的边 际产出可能低于平均工资甚至为零。所以，一些农业部门的雇佣实际上就是一种假性失业。因此我国农村大量的剩余人口向城市人口的转变必然会提高其边际产出，带来产量的增加，从而促进经济的发展。而且，城市化水平的提升提高了人们的购买力，这扩大了消费，特别是在我国现在内需不足的情况下，更有利经济结构的调整。另一个方面，我国投资率逐年增加，2008年底，投资已占到43.9％。这远大于发达国家的投资水平，而且一国经济的长远发展更不可能靠大量的投资来维持。从方程中我们也可以看到虽然投资对经济的增长有促进作用，但效果已不是那么明显了。从第二个方程中可以看到，经济的增长必然会加速城市化进程，这一点是不言而喻的。由于我国政府在经济、社会中的巨大作用，所以中国的城市化不能忽略政府的作用，模型的回归结果也证明了政府在城市化进程中的积极推动作用。最后，第三产业的发展大大促进了城市化水平，因为第三产业的发展需要大量的劳动力。这必然促进了就业，吸收了大批的农村剩余人口。
四、结论及政策启示
通过模型的分析，我们得到了城市化与经济增长之间相互推动的关系。对于当前中国而言，最重要的就是如何在当前复杂多变的环境中实现产业结构的调整，保持经济的又好又快发展。另一方面要加快城市化的进程又不至于引起大的社会动荡。对于此，我们得到以下启示：
第一，用城市化来促进中国经济的双重转变和长远发展。在过去30多年里，中国经济的发展基本上是依靠高储蓄、高劳动投入、高出口、高投资来推动的。近些年，我国提出了经济发展模式的转变，也就是要求从依赖资源的投入转向依赖资源的有效配置：从依赖投资和出口转向依赖消费、投资、出口三者的协调发展。而城市化为经济的长期发展提供了劳动力，也为经济增长提供规模庞大的城市消费群体，从而真正拉动内需的增长。
第二，重视政府在城市化进程中的积极作用。市场经济能够通过价格机制有效地配置资源，但市场也有失灵的时候。在城市化的进程中，经济的快速发展必然可以带来城市化水平的提高，但是在经济的发展过程中也会产生很多问题。这就需要政府来调控。首先是政府对基础设施的大量投资不但吸收了大量的劳动力，而且也为经济的发展奠定了基础。这肯定也会推进城市化的发展。其次实施一些保障性的政策可以提高低收入者的收入，增强其购买力，同时也有利于社会的公平。
第三，要大力发展第三产业，用第三产业的发展来推动城市化进程。2008年底，我国第三产业占GDP的比重只有41.8％。而发达国家已达到70％。可见，我国第三产业的发展与发达国家还有很大的差距。从模型中我们已看到第三产业对城市化的巨大促进作用。第三产业的发展必然吸收了了农村大量的剩余劳动力，这使得我国产业结构的比例更加协调。
当然，在城市化过程中，也存在着许多制度性的障碍。中国从计划经济时代延传下来的户籍制度等相关政策已经成为制约人口流动和城市化的巨大障碍。对于这一点，本文的模型中并未涉及。但城市化是我国社会发展的趋势，这种传统户籍制度上的城乡二元制会得到实质性的改变。