長江三角洲地區城市化驅動因素探究
摘要：長三角地區作為我國最大的經濟核心區，明確其城市化驅動因素對于促進經濟發展、制定各市的部署規劃有著重大意義。本文通過對現階段長江三角洲地區城市化驅動因素進行計量分析，探究其城市化驅動因素的重要程度及作用機制，爭取為后續相關研究及發展規劃起到一定的引導作用。
關鍵詞：長三角 驅動因素 城市化
1、引言
城市化水平是一個國家或地區經濟發展的重要標志，也是衡量一個國家或地區社會組織程度和管理水平的重要標識。我國是世界上人口最多的發展中國家，為了更好更快的建設發展，就必須加快城市化建設的步伐，發揮城市的中心輻射作用。2007年我國城市化率已達到32.93%，這標志著中國城市化開始進入高速發展階段。因此，對區域城市化問題的研究顯得更加緊迫和必要[1]。
許多學者指出，我國城市化的驅動力應由第二產業變成第三產業[2][3]，其中服務企業的創新是極為重要的推動力[4]。此外，隨著改革的深入，市場化程度的提高，外商直接投資對城市化發展有著較強的促進作用[5][6]。由此看出，目前關于我國城市化驅動力的研究主要集中于經濟發展水平、第三產業等因素，對其他方面的因素研究較少，且這些因素對城市化發展的作用大小還有待進一步的研究。
長江三角洲地區是我國最大的經濟核心區，其經濟發展在全國占有舉足輕重的地位。據國家發改委及國務院頒布的《長江三角洲地區區域規劃》，長江三角洲地區指上海市、浙江省及江蘇省的所有城市所構成經濟圈，城市化毫無疑問將成為其經濟的重要推動力與增長點。因此，明確長江三角洲經濟圈內部城市化的驅動因素對于促進該地區的經濟發展、制定各市的部署規劃有著重大意義。
2、計量經濟分析
2.1模型設定
本文假設長江三角洲地區城市化受到一系列因素的影響，并認為其他因素的影響很小。根據文獻研究，選取城市化率作為衡量城市化水平的指標[7]，并假設經濟發展、第三產業發展、對外開放程度及房地產建設是長江三角洲地區城市化的重要動力，分別采用人均GDP、第三產業比重、外商直接投資及房地產開發投資額[8]作為相應衡量指標。
2.2初步多元回歸分析
本文選取長江三角洲地區25個地市2009年的指標數據，進行普通最小二乘(OLS)回歸。以城市化率(Y)作為被解釋變量，人均GDP(X1)、第三產業比重(X2)、外商直接投資額(X3)和房地產開發投資額(X4)作為解釋變量建立回歸模型，定量地測算各因素對該地區城市化的影響。整個回歸過程及計量模型建立均依托EXCEL軟件進行。
其中，分別為人均 GDP、第三產業比重、外商直接投資額及房地產開發投資額的系數，各自表示在其他因素不變的情況下，人均 GDP 增加 1元、第三產業比重增加 1 個百分點，外商直接投資增加 1 億美元、房地產開發投資額增加1億元，城市化率將增加的百分點數，μ為誤差項。回歸結果如下(5%的顯著性水平)，第一行括號內是對應系數的標準誤，第二行括號內是對應系數的t-檢驗值：
此外，對回歸的整體顯著性進行F檢驗，得到的F統計量為62.6167。由上述分析結果可知，這4個變量的變動能較好的解釋城市化率的變動，且回歸的整體顯著性較高。然而，變量X3、X4，即外商直接投資額和房地產開發投資額在解釋城市化水平時效果并不好，二者并未通過t-檢驗(自由度為20，臨界值為2.086)，在5%的顯著性水平上都不顯著。此外，結合R2可知方程的擬合優度較高。由此推斷，這可能是由多重共線性引起的，有必要對模型本身做出修改。
2.3常彈性模型分析
對于外商直接投資額和房地產開發投資額這兩個因 素，研究其相對變化對城市化水平的影響，比其絕對值變化更加有意義，而且，采用自然對數形式不僅可以解決多重共線問題，還能在一定程度上消除異方差性，也更接近CLM假定。因此，現在擬對全部指標Y、X1、X2 、X3、X4取自然對數，建立常彈性模型，回歸結果如下：
由于兩個模型中因變量及自變量均發生變化，為非嵌套模型，因此應采用進行比較。本模型中=0.9443，也高于上一模型的0.9113，說明自然對數形式的變量模型擬合程度更高。此外，修正后的模型解決了多重共線問題，變量lnX3，即外商直接投資額的對數在5%的顯著性水平上通過了t-檢驗，但是lnX4，即房地產開發投資額的對數在解釋因變量lnY時效果仍不顯著，未通過t-檢驗。因此，鑒于在兩次回歸中房地產開發投資額都不是統計顯著的，應考慮剔除該指標。
2.4四變量多元回歸分析
在剔除房地產開發投資額指標后，將長三角地區城市化率(Y)對人均GDP(X1)、第三產業比重(X2)和外商直接投資額(X3)進行回歸。同時，通過上述分析中兩個模型的對比可知，常彈性模型能夠消除多重共線性和異方差性，且擬合優度更高。回歸結果如下：
該模型的所有解釋變量系數都通過了5%顯著性水平的t-檢驗(自由度21，臨界值2.080)，F統計量為140.514，回歸的整體顯著性高很高。此外，由于比原模型變量個數減少，所以用進行比較，以消除變量個數的影響。該模型的達到0.9458，比原來的0.9443更為改善，能夠多解釋0.15%的lnY變動，證明擬合效果更好，樣本的估計值與預測值如圖1所示。
通過上述分析可知，人均GDP、第三產業比重和外商直接投資是影響長江三角洲地區城市化水平的顯著因素，它們之間存在較強的聯合顯著性。具體而言，在其他因素不變的情況下，人均GDP 增長1%將使城市化率將增加 0.239%;第三產業比重增加現有的1%，城市化率將增加0.714%;而外商直接投資額增長1%將為城市化率將帶來0.024%的增長。由此可見，長江三角洲地區城市化最主要的驅動因素依次是第三產業比重，人均GDP和外商直接投資。
2.5結論分析
綜上所述，可以得出如下結論：一是房地產建設投資對長三角地區城市化的影響并不顯著;二是通過普通線性模型和常彈性模型的比較發現，對于本次研究，后者在描述以上變量之間的關系時效果更好，能夠消除多重共線性和異方差性，模型本身也更優;三是根據四變量對數模型可知，人均 GDP、第三產業比重和外商直接投資是長三角地區城市化進程的顯著影響因子，其變動能夠解釋94.58%的城市化率的變動，從影響程度來說第三產業比重對該地區城市化水平影響最大，人均GDP 次之，外商直接投資則是三個因子中對城市化影響程度最小的。
3、驅動因素經濟意義分析
3.1人均GDP
人均GDP水平對長三角地區城市化作用顯著，但對于淮安、宿遷、連云港等城市化率相對較低的城市而言，依靠擴充經濟總量來促進城市化發展，效果并不明顯。由此可見，僅依靠GDP水平的提高而不轉變城市的經濟結構和各種制度來促進城市化發展是非常困難的，盡管人均GDP是一個統計意義顯著的指標，但經濟意義并不大。
3.2第三產業比重
第三產業比重對城市化水平具有顯著的影響。蘇州、無錫、杭州的外商直接投資與人均GDP 都大大超過南京，其城鎮化水平卻落后南京大約9個百分點，很大程度上是因為三者的第三產業比重偏低，使得大城市應有的服務職能不盡完善、輻射效應受到限制而引起的。由此看出，第三產業發展對促進城市化有較大的影響作用，長三角地區要提高其城市化水平，大力發展服務業非常關鍵。
3.3外商直接投資
外商直接投資對城市化影響顯著，但相較而言，其對長三角地區城市化的影響比其他兩個因素小，可能是該地區開放程度已經較高，現有外商直接投資存量及流量規模較大，其投資效應在城市化過程中已經有所下降。不過，外商直接投資能夠對城市經濟發展產生直接或間接的影響，因而本地區在調整產業結構推進城市化的同時，可以用相應的招商引資政策進行配合，將引資重點逐步轉移至服務業，完善城市的第三產業，進而提高第三產業比重。
3.4房地產開發投資
最后，本文分析顯示房地產建設投資與城市化關系不顯著。房地產建設為農村人口進城提供了必要的生活條件，應該是影響長江三角洲地區城市化的一個重要指標。而文章得出不顯著的結論，對此的合理解釋可能是：許多城市房價大幅上升，而居民的收入并未同幅度的增加，使得居民只能在郊區購買甚至不買房子。這種“逆城市化”的現象說明了在長三角地區房地產投資過熱，這對城市化水平的提高不僅沒有好處，可能起到相反的效果。
4、結語
長江三角洲地區在將來的城市化進程中必須轉變經濟發展方式，進行產業結構的調整才能更有效的促進城市化水平的提高。以第三產業特別是生產型服務業為著力點，優化產業結構。同時，應以對外開放全球化為契機，通過積極穩妥地利用外資，把發展外向型經濟作為重點戰略，進行外貿體制改革，開展國際經濟合作，以加速城市化進程，保證城市化的運行效率。
參考文獻：
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