江苏城镇化动力的阶段性差异分析

[摘要]2021年中央经济工作会议强调全面推进乡村振兴、提升新型城镇化质量。江苏省城镇化处于全国领先地位，但新型城镇化建设过程中存在着地区内部不平衡、城乡二元差距大、农民工市民化低、公共服务不均等多个问题，如何根据城镇化发展动力完成综合试点任务成为当前的重要任务。通过构建分位数模型探究江苏省2000年以来城镇化发展不同阶段的动力因素，分析不同阶段城镇化发展的动力模式。研究发现，产业结构调整和工业化一直是推动城镇化发展的主要动力。其中，2000—2005年和2013年以来两个阶段土地价格和科技教育是推动江苏城镇化发展的主要动力，体现人和土地的综合城镇化特征。据此提出完善土地政策、组合产业布局、减少户籍壁垒、关注教育公平等相关建议。

[关键词]城镇化动力;阶段差异;分位数模型

一、 引言

城镇化一词最早源于1867年西班牙工程师A. Serda的著作《城镇化基本理论》[1]。西方现代城市发展早于中国，中国城镇化建设借鉴了西方城镇化的经验教训。中央提出从“走中国特色的城镇化道路”1到“新型城镇化”2，释放出了“转型”的“新信号”，并制定《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》3，明确了未来城镇化的发展路径;“十四五”规划中提出“到二〇三五年基本实现社会主义现代化，基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化，建成现代化经济体系”4;2021年中央经济工作会议强调推动全面推进乡村振兴、提升新型城镇化质量5。总体而言，新型城镇化指以“以人为本”为前提，发展城市“四化”，推动“四化”整体质量和水平的突破，走集约高效、绿色可持续、健康和谐、风格突出、城乡一体协调发展的城镇化建设道路。江苏省是中国最重要的经济大省之一，区域内人口密集，城镇化水平处于全国先进地位，国务院特别明确江苏为国家新型城镇化综合试点省6。

新型城镇化的内涵可以从三方面宏观表现——动力、质量和公平。现代通常采用城镇人口与总人口之比表示城镇化率，体现出城镇发展的重要动力之一——劳动力转移。国内外学者对于城镇化发展的动力从政府、市场、个体等单一、多个角度进行研究，由于研究的时间、空间范围不一，结论也不尽相同。从政府视角，殷存毅等部分学者结合中国政治国情，指出制度安排是城镇化发展的重要因素[2-3]，马海涛等从时空发展对中亚国家建立综合指标体系，指出中亚国家城镇化受政治经济形势影响显著[4];在此基础上，部分学者对政府的动力传导模式进行内外部因素、自上而下机制的区分，李强等结合中国政治经济体制，指出自上而下的政府主导模式是中国城镇化发展的主动力[5]。从市场视角，刘传江指出城镇化率与第二、第三产业正相关，农业对城镇化的影响力度呈现递减趋势，认为产业发展是城镇化发展的主要动力[6]。从个体视角，洪银兴指出城镇化的核心是城乡一体化，即人的城镇化、地的城镇化、城乡发展深度融合[7]，人口迁徙是城镇化的主要动力之一[8];潘泽瀚等发现人口的时空距离差异推动了城镇化发展[9]。另外还有部分学者认为是综合因素共同推动城镇发展，Udall指出哥伦比亚城镇化发展的主要动力是教育、农业政策、交通等[10];Todes研究发现南非城镇化主要动力有经济、社会、生活、收入等因素[11];邓韬等明确城镇化发展的动力是多元的，并从宏观、中观、微观3个层面提出相应建议[12]。总体而言，学者不同结论主要基于研究主体间经济政治差异，但一定程度上未将同一主体不同时期的发展动力差异进行区分。

不同学者对城镇化率测度提出不同理论，在不同发展阶段与经济背景下，城镇化动力会有所不同，对应发展指导战略亦有所不同。本文拟通过探究2000年以来江苏省城镇化发展不同阶段的动力因素，分析不同阶段城镇化发展模式，并从政府、市场、个体视角提出推进未来城镇化发展的建议。

二、 江苏城镇化发展现状

1. 江苏省新型城镇化全国较领先，基础设施成效显著但不均衡

根据国家、江苏省统计官网数据，近年来，江苏积极推行以人为本的新型城镇化建设，在“一带一路”倡议、长三角一体化、沿海大开发与南京都市圈带动下，2019年江苏人均GDP为123607元，是全国平均水平的1.74倍，已比肩中等发达国家水平;城镇化率70.6%，比全国平均水平高10个百分点，处于各省份前列;城乡收入比为2.25[∶]1，是全国城乡差距最小的省份之一，优于全国平均2.64倍的水平。2019年江苏部分经济指标占比全国情况如图1所示，图1的6项指标中公共财政预算收入占比最大为12.98%，公共财政预算收入占比最小为5.26%。

江苏在交通、能源、信息等基础设施建设上处于先进地位，到2020年末，建成5G基站7.1万座1，基本覆盖各市县主城区和重点中心镇。苏中、苏北高铁终于成网，但密度低、速度慢、弯路多，苏中、苏北与苏南板块互通性不强。同时，南京都市圈偏于一隅，未能对全省形成高效辐射。

2. 江苏省城镇化发展阶段性明显，呈南快北慢与梯度发展特征

江苏省城镇化发展经历了3个阶段：第一，前期孕育阶段，20世纪80年代至90年代，改革开放伊始，江苏各地乡镇企业蓬勃发展，出现农民工进城热，但“离土不离乡，农忙又返乡”，到2000年江苏城镇化率达到42.3%2;第二，快速发展阶段，2000年至中共十八大召开前，中国加入世贸，对外开放加深，农民“离土又离乡，务工进工厂”，城市出现房地产投资高潮;第三，新型建设阶段，中共十八大以来，江苏以苏南为代表的城镇工业化走在全国前列，农民工市民化促进其“离土离乡加保障，进城落户身份变”，小城镇成为城镇化重要一环，以南京都市圈、苏锡常都市圈为代表。

江苏城镇化率居各省份前列，全省各市城镇化率均高于全国平均水平，但南北差距较大，苏南、苏中、苏北三大区域发展情况各异且差异长期存在。根据2020年《江苏省统计年鉴》，2019年末，苏南最低镇江市达到72.2%，同期苏北最高徐州仅为66.7%。由图2可以看出，苏南、苏中、苏北城镇化呈明显的梯度发展。苏南农村已经基本无可出让利用土地，但苏北农村部分地区尚处在新农村建设初级阶段，最大优势为土地资源丰富，其农村劳动力仍处在转移过程中。

3. 新型城镇化依托于县域中心，内部发展水平存在较大差距

江苏各市均提出了依托县城和县域中心镇的新型城镇化，“小城镇、大战略”的思路基本成熟，在县域范围内着力建好县城和3～5个中心镇。目前，各地皆涌现一批具有一定地域特色的小规模城镇，如南京白马镇依靠农业高科技，建设农村观光景区;徐州窑湾镇依靠明清瓷窑历史，建设历史文化名镇;泰州溱潼古镇重点发展里下河地区人文与自然文化等。但小城镇仍处于全面推广的阶段，各地除少数重点城镇外，大部分城镇仍处于相对落后状态，镇与镇之间如同市级城市之间存在明显差距，尤以苏北部分相对落后地区为盛，部分城镇刚走出贫困线，或仍处于贫困边缘，这部分城镇是江苏农村人员流出的重点区域。

4. 城镇发展有良好趋势与空间，但候鸟式农民工离土不离乡

江苏目前处于30%～70%的快速发展区间后期，苏中、苏北地区表现更加明显。长三角城市群战略叠加，形成了沿江城市带、沿海城市带、沿运河城市带、沿东陇海线城市带的发展格局，构成了特大城市、大城市、中小城市、卫星城镇、重点乡镇多层次的合理布局，新型城镇化建设面临良好的发展机遇和广阔的发展空间。

江苏经济发达且以平原地区为主，已经具备农业现代化的基本条件，但农民被土地承包禁锢在农村。农民工进城后难以安心打工，其父母、子女、土地还留在农村，农忙、农闲季节表现为候鸟型，往返于城乡之间，农业现代化难以施展。同时小农经济的农田界线将成片农田分隔成众多小块，造成土地浪费、各自为阵，现代化大机器难有用武之地，机器效率被打折扣，与农业现代化形成对立。

5. 农民工城镇化融入程度不足，出现半市民化与低社会地位

近年来，江苏积极推行以人为本的新型城镇化建设，城镇居民人均可支配收入持续增长，根据2020年《江苏省统计年鉴》可知，2019年已达51056元。但农民进城后市民化水平仍较低，实际处于“半市民化”状态，主要表现在以下几个方面：大多农民就业于技术含量较低的行业，居住条件普遍较差;社会保险参与率较低或缴纳的保险金额较少;随迁老人养老条件简陋，子女入学需求难以充分满足;文化娱乐生活不够丰富等。城镇化率与居民市民化水平的差距使得江苏新型城镇化建设任重道远。

三、 模型构建与指标选取

1. 模型框架

本文根据分位数回归理论构建模型，采用面板数据进行分析，考虑到不同个体间可能存在一定的异质性，加入固定效应函数[αi]，如式（1）所示。

其中Q为条件分位数函数，[τ]为分位点，i为个体，y与x为被解释变量与解释变量，[β（τ）]即为相应的[τ]分位点系数，固定效应[αi]与分位点、时间无关。

固定效应函数的选取在传统高斯惩罚项基础上可以进一步考虑用惩罚项[l1=i=1Nαi]来代替，将效应常数化，进一步降低固定效应对分位数回归的影响，但前提是各个体符合零均值正态分布。

本文从内外部因素，即政府（Government）、市场（Market）和个体（Person）3个角度来构建模型框架，模型如式（2）所示。

2. 指标选取

本文探究江苏省13市2000年以来不同阶段城镇化的动力差异，数据摘录自2000—2019年《江苏省统计年鉴》，以及国务院发展研究中心信息网、国家统计局网、江苏省及江苏各市的统计局网站。

（1）被解释变量

本文被解释变量为城镇化率，从个体角度而言，城镇化主要是人的城镇化，是农村与城市人口流动的一种体现，因此本文基于人口城镇化理论，选取年末城镇人口与总人口之比为城镇化率。

（2）解释变量

从政府角度而言，制度变革可能会在宏观层面对城镇化产生影响，从政府的财政支出可以在一定程度上判断政府“自上而下”的强制性动力。且城镇化也是土地的城镇化，政府在土地开发与投资建设的过程中起到一定的促进与抑制作用，所以本文选用指标表示土地价格，体现土地在城镇化中的作用。

从市场角度而言，产业结构与工业化水平侧面反映了市场“自上而下”的推动力，本文选取各市第三产业产值与其当年GDP之比来表示产业结构的变化，各市每年工业产值增加额与当年GDP之比来表示工业化水平的变化。同时本文选取外贸水平判断与对外开放程度对各城市城镇化的影响。

从个体角度而言，在城市发展中科技教育是城市保持长久发展的重要因素之一，本文选取教育指标来体现教育对人的城镇化影响。由于专利申请受理量在2009年前仅披露至江苏省数据，缺失各市具体数据，本文从教育层面选取每年各市在校大学生人数来表示各市教育发展程度。

（3）控制变量

中国的工业化与城镇化一直同步发展，社会资本投入是工业化发展的重要因素之一，考虑全社会固定资产投资额，其中《江苏统计年鉴》中各市全社会固定资产投资额仅公布至2017年，2018年、2019年数据为根据江苏统计月报公布的增长率计算所得。城乡居民生活水平在不断提升，也是城镇化的客观反映之一，根据消费者物价指数来表示经济膨胀程度、居民生活水平。本文选取资本投入与生活水平作为控制变量，在一定程度上减少了模型内生性可能。

另外，本文对于土地价格、科技教育、资本投入进行对数处理，降低模型可能的异方差性。

本文模型变量名称、内容如表1所示。

四、 实证分析

1. 描述统计分析

20年来江苏各市城镇化率最低为25.5%，最高为83.2%，均值为56.8521%，整体实现了质的飞跃。如图3所示，依序号各城市为南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁，城镇化率的个体时间趋势整体为上升趋势，其中徐州、连云港、淮安、泰州在2005年和2006年出现明显下降节点。