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请求出错,状态码:0二、中国经济发展过程中的半城镇化发展演进趋势

半城镇化率理论计算公式为半城镇人口与城乡总人口之比,但鉴于数据的可得性,本文沿用李爱民的做法,计算公式为:人口半城镇化率=(城镇常住人口数-城镇户籍人口数)/地区总人口*100%.

(一)20世纪90年代以来中国半城镇化率总体变化趋势

自20世纪90年代以来,我国城镇化处于高速且稳定的发展时期,半城镇化的状况主要取决于户籍人口城镇化进程,而户籍人口城镇化率的增长主要在于房价与住房政策、户籍制度与社会保障制度的实施情况.自1997年至今,我国半城镇化主要经过四个阶段(详见图1):

1997-2002年半城镇化率快速上升阶段.自1997年的亚洲金融风暴到1998年,部分地方政府将住房市场作为经济增长点,房地产改革与货币分房政策的执行使得大量农民群体迁移进入城镇,增大半城镇化率人口基数,同时因为户籍制度与社会保障制度的力度滞后,使得大量迁移群体落户难,造成半城镇化率快速增长.

农民收入对半城镇化率的影响
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2003-2005年半城镇化率基本停滞阶段.2003年至2005年期间,户籍人口城镇化率均保持了1%以上的增长率,高于2002年与2006年时期.原因在于,2003年 出台三农政策中明确提到将积极引导农业富余劳动力有序转移,通过取消农民工就业限制、取缔农民工歧视政策与乱收费、提供劳动保护与子女受教育权利等措施促进农民工落户.

2006-2014年半城镇化率中高速上升阶段.在此期间,房价与半城镇化率呈现高拟合增长状态.房价的快速增长,降低了农民相对收入水平,提高农民迁移群体落户门槛;同时,农民群体人力资源方面的劣势,造成城乡收入差距大,2014年城镇居民可支配收入约农村居民可支配收入的275倍,涌入城市的农民群体收入难以长期支撑起生活各项支出;加之流动人口社会保障等政策制度的不完善,最终推高了半城镇化率水平.

2015-2017年半城镇化率波动下降阶段.党的十八届五中全会强调加快户籍人口城镇化进程,并于《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》明确规定:到2020年,人口城镇化率应达到45%.受国家政策热度影响,各省市户籍制度得到具体落实,有省市明确以降低半城镇化率为目标,加之社会保障等制度的配套实施,我国户籍人口城镇化率从2014年的3688%上升到2017的4235%,平均年提高182%,半城镇化波动下降.

(二)中国经济发展过程中的半城镇化的区域分布特征

由于中国区域经济发展具有东中西部梯度发展特征,如图2所示,中国经济发展过程中的半城镇化率分布展现了较强的空间集聚性特征,东南沿海地区是半城镇化的“热点”区域,而东北与西部地区则是“冷点”区域,高半城镇化率集聚于经济处于中等水平地区,如广西、湖南等地,低半城镇化率反而集中在青海、甘肃一带经济较不发达地区与广东、江苏等经济发达地区.

三、计量模型设定及变量说明

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(一)计量模型设定

本文主要实证研究农民收入变迁对半城镇化的影响,计量模型设定一是要考虑我国半城镇化率在空间上是否有集聚特征,同时在计量检验上是否具有稳定并显著的空间自相关性,这决定了能否使用标准面板模型进行估计,若不存在,运用标准计量方法即可,若存在,应使用空间计量模型.

本篇 原创出处:

前文统计性描述已显示:我国经济发展过程中的半城镇化率分布展现了较强的空间集聚性特征.如何在计量中考察是否存在空间自相关性,可以通过构建指标与进行检验两种方式进行.第一,LM与RobustLM检验.通过普通面板数据回归,在此非空间面板模型的基础上,通过构建模型残差的LM与稳健的LM统计量进行空间自相关检验.根据检验,在5%显著性水平上认为存在空间自相关.第二,构建检验指标.指标主要有Moran'sI、Geary'sC与GetisOrd指数C,其中莫兰指数I又分为全局莫兰指数(globalMoran'sI)与局部莫兰指数(localMoran'sI).检验结果如表1所示,2000-2014年全局Moran’sI估计值均为正,Geary'sC指数均处于(0,1)范围,且大都在5%以上的显著性水平上显著.表明中国半城镇化水平呈现出强烈的空间正自相关性,即半城镇化水平高的地区与半城镇化水平低的地区在空间上分别相互集聚,这种特征可能是由各地的农民群体的收入与教育的吸引程度所决定.具体来看,东部沿海等省市农民收入相对较高,且教育质量优越,农民工落户率高,其半城镇化率便偏低;相反新疆等经济中下城市,农民收入一般,落户城市生存存在一定问题,且教育环境的吸引力也不如东部地区.另外,Moran’I值从2000年0225至2010间0218,整体呈现明显的平稳波动趋势,半城镇化率的空间集聚度变化并不明显,即半城镇化率的空间分布格局比较趋向稳定.

由统计性描述和空间自相关检验可知,半城镇化率在不同区域间存在显著的空间集聚性及空间正自相关性,运用标准面板模型进行估计误差较大.据此,本文将设定空间计量模型,以得到回归系数的无偏估计量.计量模型的较一般形式如式(1).

(二)数据来源说明

本文共选取1997-2016年中国30个省份、自治区、直辖市作为样本,由于西藏数据缺失严重,故不列入样本范围,基础数据来源于《中国统计年鉴》、《中国法律年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》与中经网数据库,缺失数据来源于各省市统计年鉴.城镇户籍人口本文采用中国 部公布的非农业人口数量,自2014年户籍制度改革后,部分省市放弃使用农业与非农业户籍制度,改为统一户籍,至此, 部便不再公布非农业人口,本文2015及2016年城市户籍人口采用插值法补齐.

(三)变量说明

本文主要研究半城镇化率的空间外溢情况,被解释变量为半城镇化率(Hurban).核心解释变量为农民收入(ri),根据年鉴统计口径,农民收入主要包括工资性、经营性、财产性、转移性收入四个方面.工资性收入主要为劳务收入,经营性收入主要包括农业生产如种粮、饲养畜禽等的收入,财产性收入主要是对外投资和财产租赁等取得的收入,转移性收入与国家的支农政策等有关.从统计数据看来,上述各种收入来源中,工资性收入和经营性收入所占比例最大.本文选取的控制变量主要分为经济、政治文化三大方面.(1)经济方面主要包括人均国内生产总值(PGDP)、国内生产总值(GDP)居民消费水平(Hcl)、财政资金状况(Br0)、固定资产投资(FDI)、地区开放程度(Tev)与产业结构比(Isr).一般来说,一个地区总体经济水平越好,人均国内生产总值越高,居民消费水平越高,财政收入越高,城镇化水平与结构应发展更好,半城镇化率应越小,如北京、上海等城市,其2014年半城镇化率仅为243%与-304%;而一个地区固定资产投资越高,固定资产投资将创造更多的就业岗位以此吸引流动人员进入,若城市不能更好的为流动人口提供落户的土壤,有可能会在一定程度上推高半城镇化率;与固定资产投资类似,地区开放程度可以大致理解成吸引外资的能力与对外来人口包容度,越开放地区对于流动人口的吸引能力是越強,但对于半城镇化率来说可能是一把双刃剑;产业结构比主要衡量地区产业结构,产业结构的变迁总是遵循二产超越一产,三产超越二产的规律,三产主要为服务业,能够为流动人口带来更多的就业机会与较高的收入水平,理论上压低半城镇化率.(2)政治方面主要包括是否进行户籍制度改革(Rhrs),文献中多提到政策制度对城镇化存在影响,且有省市在政策出台时明确说明将在2020年将半城镇化率降至某一水平,对此,相信政府也会对此采取一定举措,从而对半城镇化率产生影响.(3)文化方面主要包括教育水平,本文采用教育经费(Ef)与高中生和本专科学生占总人口比例(Eh)来衡量.根据教育与收入的推拉理论,落户对于农民的吸引最主要是后代能享受到城市的教育资源,最大的阻力在于房价与物价的居高不下.所以,一个地区教育水平的提高在理论上是能增加农民的落户几率,从而降低半城镇化率.各变量的统计性描述见表2.请求出错,状态码:0请求出错,状态码:0

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