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　　3.1研究数据

　　本文尝试重估城市化与经济发展关系模式的定量参数。研究数据来源于世界银行在线数据库，城市化水平采用城市化率，该数据由世界银行人口预测及联合国《世界城市化展望》所提供的城镇化比率计算得出；经济发展采用人均国民总收入(GNI)，是基于购买力平价的人均国民总收入(PPPGNI)，即用购买力平价汇率转换为按美元计算的，数据以2009现价美元计。共包含226个国家和地区的样本，时间范围是1990-2009年共20年过程，经过剔除样本点中城市化或经济发展数据有缺失的国家，经处理后共有149个国家和地区样本点，分别是ALB、DZA、AGO、ATG、ARG、ARM、AUS、AUT、BGD、BLR、BEL、BEN、BTN、BOL、BWA、BRA、BGR、BFA、BDI、CMR、CAN、CPV、CAF、TCD、CHL、CHN、COL、COD、COG、CRI、CIV、HRV、CYP、DNK、DMA、DOM、ECU、EGY、SLV、GNQ、EST、ETH、FJI、FIN、FRA、GAB、GMB、GEO、DEU、GHA、GRC、GRD、GTM、GIN、GNB、GUY、HND、HKG、HUN、ISL、IND、IDN、IRN、IRL、ISR、ITA、JAM、JPN、JOR、KEN、KIR、KOR、KGZ、LAO、LVA、LBN、LSO、LTU、LUX、MAC、MKD、MDG、MWI、MYS、MLI、MLT、MRT、MUS、MEX、MDA、MNG、MAR、MOZ、NAM、NPL、NLD、NZL、NIC、NER、NGA、NOR、PAK、PAN、PNG、PRY、PER、PHL、POL、PRT、ROU、RUS、RWA、WSM、SAU、SEN、SYC、SLE、SGP、SVK、SLB、ZAF、ESP、LKA、KNA、LCA、VCT、SDN、SWZ、SWE、CHE、SYR、TJK、TZA、THA、TGO、TON、TTO、TUN、TUR、UGA、UKR、GBR、USA、URY、VUT、VEN、VNM、YEM、ZMB，共计5960个数据样本点。

　　3.2研究方法

　　城市化与经济发展关系的参数重估思路借鉴钱纳里等的研究，利用丰富的多国发展的实际数据来考察两者之间的标准型式。但是我们试图在钱纳里研究的基础上能有创新和拓展，主要有三个方面的变化：一是通过对研究数据的整体更新，基于1990-2009年间的数据回归出来的关系模式，现势性更强，对于单个国家城市化与经济发展关系的判别更具有参照价值。二是对回归模型的选择，钱纳里在回归时选择的是单对数模型，主要是考虑模型要对27个变量都具有普适性，是一个通用模型，我们对模型做了两点修正，采用了双对数模型，同时引入城市化自身时间序列变量。三是对国家人口规模的处理，依据2009年国家或地区人口规模，将149个国家分为3类：大国，人口数量超过1亿，共11个国家，分别是中国、印度、美国、印尼、巴西、巴基斯坦、孟加拉、尼日利亚、俄罗斯、日本和墨西哥，总人口达到40.8亿，占样本总人口的63.4%；中等国家人口数量小于1亿，同时大于1000万，共有60个国家或地区，总人口20.7亿，占样本总人口的32.2%；小国小于1000万，共有78个国家或地区，总人口为2.8亿，占样本总人口的4.4%。通过对人口规模的分类型分析，有助于理解人口规模对城市化与经济发展关系是否产生影响，以及影响的程度。

　　本文采用面板数据来分析全球149个国家城镇化的时空特征，1990-2009年149个国家地区城市化和经济水平数据的特征。

　　由于涉及的样本点数据较多，本文在模型中采用对数形式，这样尽可能避免异方差的影响，同时通过历史数据的Hausman检验和F检验，确定面板数据为固定效应的变截距模型。在解释变量中由于城市化水平不仅受当期的经济水平发展影响，也受到前几期城市化自身水平的制约影响。建立回归模型如下：lnyi,t=C+αlnyi,t-1+βlnyi,t-2+.+ρlnyi,t-s+γlnxi,t+di+εi,t(4)在上述模型中，yi,t为i国家(地区)第t年的城市化水平，yi,t-1，yi,t-2，…yi,t-s为第t-1年，第t-1年，…，第t-s年城市化水平，xi,t为i国家(地区)第t年的经济水平，C为截距项，α，β，ρ，γ为系数项，εi,t为随机误差项，其中，滞后期s年根据AIC和SC值最小的准则综合确定。

　　4、研究结果

　　4.1参数重估结果

　　回归模型参数对面板纵剖面时间序列做了异方差White检验，保证了面板数据是同质面板的假设。同时，从回归的残差项来看，D.W.统计量没有存在一阶自相关，确保没有产生伪回归问题。模型整体估计和系数估计的效果均较为理想，并且DW值在2附近，残差也不存在自相关。根据大中小不同的国家，模型显示当期的城市化水平均与当期的经济发展水平正相关，也与上一年的城市化水平正相关。

　　4.21990-2009年间城市化与经济发展水平的关系模式

　　基于上一部分回归的参数，要计算1990-2009年间的城市化水平与经济发展水平之间的关系模式，还需要确定城市化水平的初始值，确定原则是依据样本中149个国家的1990、1991年，取经济水平100美元，用城市化水平与经济发展关系双对数模型回归，经计算，值分别是10.9860%、11.3495%。

　　回归模型中涉及数据迭代和大量数据计算，利用MATLAB软件编制自动计算程序完成，以保证计算的准确性。经过运算，得出1990-2009年间的城市化与经济发展水平关系模式表，城镇人口比重、农村人口比重与人均GNI之间的关系曲线，可以得出两个直观结论：第一，两个曲线相交的点正是城市化率为50%的位置，根据计算结果表明当人均GNI超过5100美元时，城镇人口在总人口中大于一半比重而占据主导地位。第二，从曲线趋势来看，城市化率在达到70%~75%之间时，城镇人口比重基本趋于稳定。对比钱纳里等的研究，在1950-1970年间人均收入超过500美元时，城镇人口比重就会达到50%，这与新时期数量关系模式有了很大差异，新时期超过10倍于历史时期水平。但有一点至今仍然没有发生根本性变化，那就是城市化饱和值的大致水平，钱纳里研究指出城镇人口比重达到75%时趋于稳定。

　　对新关系与钱纳里模式的进行比较，1950-1970年间，人均收入水平在100~1000美元时，基本上就涵盖了绝大多数国家，相应的城市化率变化较大，100美元对应的是12.8%，1000美元对应的城市化率达到63.4%。基于1990-2009年间国际经验估计，人均GNI在100~1000美元之间时，只包括一些贫困国家，城市化率变化也不大，仅从11.8%提高到17.8%。这表明如果将钱纳里模型的数量关系模式直接应用于当前的两者关系比较，一定会产生谬误，从而难以准确的判断和预测城市化的发展方向。

　　上述比较给出了同等人均收入条件下的城市化水平差异，但由于过去50年经济发展迅速，这样的比较不能全面反映出城市化的整体变化。因此，有必要再比较在同等城市化水平下，钱纳里模式与新关系模式的异同。取城市化变化区间12.8%~63.4%，就基本涵盖了两个时间段上的大部分国家。在城市化率为12.8%情景下，钱纳里模式下人均收入是70美元，到1990-2009年间就需要达到300美元；在城市化率49.0%情景下，人均收入从过去400美元提高到4900美元，增长了12.25倍；当城市化率为65.8%时，人均收入则从1500美元提高到17000美元，都有着明显增长。

　　比较发现，城市化与经济发展水平关系的数量模式在过去50年以后，发生了显著变化。根据1990-2009年间回归计算结果，整理出更符合当前两者关系的新模式(表5)。人均GNI从1000美元增至10000美元，城市化率从17.78%迅速增加到60.36%，增加了42.58个百分点；人均GNI从10000美元增至20000美元时，城市化率仅从60.36%增加到67.42%，增加了7.06个百分点；人均GNI从20000美元增至30000美元时，城市化率从67.42%增加到71.46%，只增加了4.04个百分点。这充分说明随着经济发展水平的提高，单位经济增长对城市化的带动作用逐步下降，当经济发展到一定水平以后，城市化水平逐渐趋于稳定。

　　4.3不同国家人口规模的差异分析

　　已有研究表明国家人口规模的大小也很可能是一国城市化进程的重要影响因素，尽管这种影响不是线性的。一国的人口数对于规模效应有影响，大国的发展模式也往往与小国不同，按照2500万作为一个标准将不同国家划分为大国和小国两种类型。一般来说，国家或区域的规模越大，其从事农业的人口和规模和比重可能越高，以确保粮食保障和国家安全，即这个国家或区域达到城市化终点的水平相对较低。本文将149个国家样本点分为大、中、小三种类型，分别回归城市化与经济发展的定量关系，是为了探究人口规模对城市化与经济发展关系究竟是否产生影响，以及这种影响的程度。这种划分方法之下模型仍然回归的是城市化水平与人均GNI之间的定量关系。观察模型回归的系数，大、中、小国家的系数分别是0.0007、0.0006、0.0011，数据表明较小人口规模国家的城市化受经济发展水平影响大于大国和中等国家。其主要原因可能是由于人口规模较大的国家往往具有较好的农业发展条件和发展的历史，因此城市化进程相对来看一般是渐进和稳妥的。同时，人口数量较少国家由于城镇人口规模总体不大，受同等经济发展影响就变化更为明显一些，而大中人口规模国家的城乡人口结构相对小国会保持着更强的稳定性和路径依赖的惯性特点。

　　基于不同人口规模情景下回归的参数，进一步计算并给出不同人口规模、经济发展水平下的城市化型式，可以看出有两个变化点，一个是人均GNI=5200美元的时候，人口规模大国和小国的城市化率基本相等；二是人均GNI=7000美元的时候，中等国家和小国的城市化率基本相等。由此，有如下阶段性变化特点：当人均GNI<5200美元时，在同等经济发展水平条件下，人口规模较小国家的城市化率会高于人口规模大国，中等人口规模国家的城市化率最小；当5200美元<人均GNI<7000美元时，在同等经济发展水平条件下，人口规模大国的城市化率会高于中小人口规模大国，中等国家城市化率仍然最小；当人均GNI>7000美元时，在同等经济发展水平条件下，人口规模大国和中等规模国家城市化率会逐渐趋近，而人口规模较小国家的城市化率相对最小。

　　需要特别说明的是，容易给人以“人口规模较小国家的城市化饱和水平相对较低”这样的结论，而这与我们对这一问题潜意识是相悖的，一般认为人口较小国家城市化水平饱和值应相对较高。例如，新加坡这一类国家，进入后工业化阶段时，城市化水平可以达到100%，而人口规模大国则很难达到这样高水平的城市化率。反映的是城市化与经济发展水平之间的关系，是数据样本的真实反映，横坐标是人均GNI值，而并不是城市化水平与时间t的函数，因此并不能得出前述观点。可以看出在高城市化水平的样本中，同等城市化水平时，人口规模较小国家往往经济发展水平较高，也就是说在高经济发展水平的样本中，同等经济发展水平，大中人口规模国家往往城市化水平较高，这主要是由于人口规模较小国家相对更加富裕，人均GNI值在高水平值区间分布要高于大中规模的国家，展示了大中小国家样本点的分布，当人均GNI>40000美元，大、中、小国家样本点分别有6、2、33个；而以人均GNI>50000美元为界，大、中、小国家样本点分别有0、0、15个。由此，由于人口规模较小国家的人均GNI值相对较高。