武陵山片区城镇化减贫效应的时空差异,本文是城镇化论文写作资料范文跟城镇化和武陵山和时空差异研究方面本科论文范文.
城镇化论文参考文献：
武陵山片区城镇化减贫效应的时空差异研究
周书应
（吉首大学商学院,湖南 湘西 416000）
【摘 要】为了研究武陵山片区城镇化减贫效应的时空差异,文章选取人均纯收入、城镇化率、人均GDP、就业人数等指标,基于片区71县市区2002～2014年的面板数据,用变系数混合模型进行回归分析.结果表明,32个县市区城镇化减贫效应突显,且城镇化加快有利于减贫.39个县市区城镇化减贫有负面效应.而且四个省份71县市区的减贫效应存在差异.其中湖南、贵州城镇化减贫效果更显著,湖北、重庆城镇化减贫效应甚微.在各县市区中,黔江区和鹤城区的城镇化减贫效应最大,永定区和新化县城镇化减贫效应最弱.最后文章给出了相应的政策建议.
【关键词】武陵山片区 城镇化 减贫效应 时空差异
一、引言
城镇化是中国经济飞速发展的必然产物,经济发展不仅能加速城镇化的步伐,同时城镇化也能促进经济发展.精准扶贫、摆脱贫困是我国乃至全世界发展的主题.而那些革命老区、少数民族地区、边远穷困地区则是我国重点扶持的对象.由于这些地区成连片特困地区,要达到全面脱贫,这个任务可谓十分艰巨.武陵山片区则是11个连片特困区之一,也是首个编制区域发展与扶贫攻坚规划并率先启动区域发展与扶贫攻坚试点的连片特困区.该片区集革命老区、民族地区和贫困地区于一体,是跨省交界面大,少数民族聚集多、贫困人口分布广的的连片特困区和经济协作区.
武陵山片区因其是最典型的、扶贫攻坚最繁琐的连片特困区之一,所以本文选取武陵山片区71县市区作为样本.世界银行与国际货币基金组织（IMF）发布的《2013年全球监测报告》指出,全球80%的产品和服务生产发生在城市,因此城市化程度相对较高的国家如拉美国家、中国以及一些发达国家在降低世界极度贫困率方面做出了卓越的贡献.可见,城镇化对减贫的意义是不言而喻的.本文主要分析武陵山片区城镇化对减贫的效果以及在时间上和空间上各县市区减贫的效果差异,然后对分析的结果提出几点建议,为武陵山减贫任务的更好的推进和实施.
二、文献综述
城镇化减贫如今是国家进行新型城镇化所要解决的重要问题,但是各地区减贫效应并不太明显,而且各地的城镇化水平、减贫措施、减贫进度以及空间结构都是存在差异的,这些在国内外文献中都很少被提到.大体上,城镇化对农村贫困的影响途径可以归纳为4类,即城镇化通过后向关联（backward linkages）对农村发展产生正向影响（Cali and Menon,2009）[1]、城镇化带来的农村居民向城镇的迁移效应（Adams,2004,2006;Adams and Page,2005;Acosta et al.,2007）[2]、城镇化增加农村地区劳动者的工资（Berdegue et al.,2001;Fafchamps and Shilpi,2005;Deichmann et al.,2008）[3]以及城镇发展对农村地区产生的其他溢出效应或外部性（Bairoch,1988;Williamson,1990;Allen,2009）[4].
国内文献虽对“新型城镇化”和“减贫效应”都有系列探讨,但对城镇化减贫效应各地区的时空差异的研究则非常罕见.夏庆杰等（2013）虽对城市化与贫困的研究文献进行了综述,但主要是对外国文献的回顾[5].张立群（2015）对我国城镇化进程中减贫的演进轨迹进行总结,发现改革开放前城镇化对减贫的效力不大,预期以新型城镇化引领扶贫开发能有效促进减贫[6].此外,冯文荣等（2005）检验了我国城镇化进程对贫困的贡献度[7].李萌等（2014）则检验了中国农村贫困和城镇化的关系[8].骆祚炎（2007）探讨了城镇化进程中的人口流动和城镇新增贫困人口的问题[9].王朝明等（2014）剖析了城市贫困与城镇化进程之间的天然联系[10].李刚（2010）则关注了民族地区城镇化进程中的城市贫困问题[11].在最近的研究中,纪明（2016）利用计量经济学方法,采用经济计量模对民族地区城镇化与产业发展减贫效应进行了研究,研究表明产业发展与城镇化均可有效减少贫困,但是其作用效果不同[12].
综上所述,目前关于城镇化减贫多是关于如何改革城镇化体制,推进城镇化产业转移,以及如何实现新型城镇化来达到减贫的目标.由于我国的众多贫困村、贫困户多数集中于边远的少数民族地区,而且对于武陵山片区城镇化给贫困户脱贫会有多大影响以及各贫困地区在不同的时间会因城镇化减贫的影响有何不同,很多研究人员并没有过多关注.因此本文采用2002年～2014年相关数据研究片区内71个县市区的城镇化在时间和空间维度上对减贫的效应有何差异,然后对差异因素分析提出相应的建议,希望加快民族地区的减贫工作.
三、模型设计
(一)计量模型
为研究武陵山片区城镇化对减贫的效应,本文采用2002～2014年片区内的71县市区人均纯收入、城镇化率、人均GDP及就业人数等数据,运用面板数据多元回归分析方法进行实证研究.
我们借鉴Clark,Xu和Zou(2003)的研究模型,为了深入探讨城镇化水平对减贫的效应在时空上的影响.本文首先建立了如下方程：
■ （1）
其中,Rit代表人均纯收入,Zit代表城镇化率、Git代表人均GDP、Jit代表就业人数.
进一步对（1）式进行一阶差分处理以保证数据的平稳性,得到一阶差分模型：
■ （2）
式（2）中与式（1）中的各项变量含义相同.
(二)数据来源
本文选用武陵山片区2002年～2014年71县市区人均纯收入(R)、城镇化率(Z)、人均GDP(G)及就业人数(J)等数据定量分析此片区各地区城镇化在时空上对减贫影响的差异.其中人均纯收入、就业人数、人均GDP来自于《中国统计年鉴》.
(三)面板变量的单位根检验
为了平抑数据的剧烈波动、消除可能出现的异方差和严重的多重线性,我们的所有指标都取自然对数.为了避免伪回归的问题,我们需要对数据进行单位根检验.常用的检验方法是LLC和Fisher-ADF检验,我们采用这两种检验方法,并且这两种检验方法结果一致时才能得出一致的结论.检验对象是原序列对于滞后期的选择依据施瓦茨（Schwarz）准则来确定.表1报告了各变量均至少在10%的显著性水平下平稳,这样接下来进行协整分析回归也不会出现伪回归.
表1 各变量的单位根检验
■
注：（）内的数字表示显著性水平,(C、T、K)分别表示检验形式中的截距项、趋势项、滞后阶数,由于Eviews能够根据施瓦茨（Schwarz）准则来自动确定滞后阶数,所以K不给出,**表示在10%的水平上显著,下同.
(四)协整检验分析
面板数据的单位根检验结果表明各变量都是平稳序列,可进行协整检验.我们使用Pedron提出了基于Engle and Ganger二步法的面板数据协整检验方法,它以协整方程的回归残差为基础构造了七个统计量来检验面板变量之间的协整关系.对于区间T<20的小样本来说,Panel ADF和Group ADF的效果较好,Panel PP和Group PP次之,其余三个检验效果较差.本文研究的时间跨度为2002-2014年（T等于12）,因此根据Panel ADF和Group ADF统计量进行协整检验.基于以上认识,我们只给出Pedroni检验的Panel ADF,Group ADF两个统计量检验,检验的对象变量为人均纯收入（R）、人均GDP（G）、城镇化率（Z）、就业人数（J）.表2报告了面板变量的协整检验结果.
表2 面板变量的协整检验结果
■
检验结果表明,武陵山片区71县市区的人均纯收入与城镇化率、人均GDP、就业人数都存在协整关系.
(五)回归结果估计
我们对回归方程（2）进行估计,回归方程中被解释变量是片区内各县市区的人均纯收入,重点解释变量是城镇化率,其余两个控制变量分别为人均GDP、就业人数.研究面板数据的重要步骤是根据所研究的问题来确定模型形式,通常使用的方法是协方差检验分析,通过两个假设来检验：
假设1：斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同,但截距不相同.
假设2：截距和斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同
首先检验假设2,如果不能拒绝,则选择混合回归模型,不需要进一步检验,如果拒绝了假设2,则检验假设1以确定模型是变截距模型还是变系数模型,若不能拒绝假设1,则选择变截距模型,若拒绝了假设1,则应选变系数模型.
通常用F统计量的方法来检验假设1和假设2,检验假设2的F统计量为：
■ （3）
■ （4）
以上公式中,S1、S2、S3分别为采用变系数模型、变截距模型和混合回归模型估计后所得残差平方和,N为横截面数,T为研究时序期数,K为解释变量数.运用计量经济学软件Eviews7.0对模型进行实证分析.由于Hauan检验结果P等于0.0000,拒绝原假设（随机效应）,故模型的影响形式应选择固定效应模型.
表3 变系数固定效应模型回归结果
■
注:***,**,*分别代表在1%、5%、10%的水平上显著
(六)结果分析
从表3中可得,不同地区在不同的阶段城镇化率对减贫有着强烈的影响,其中,湖南的15个县市区,重庆的丰都、秀山以及贵州的武隆、湄潭、玉屏等对减贫有非常强烈的负面影响,因为这20个县城镇化率越高,人民的人均纯收入减少越多,这不仅不能促进减贫可能还会增加贫困人数.湖北的秭归、五峰、长阳,湖南的吉首、泸溪、花垣、古丈、龙山、会同,重庆的酉阳、贵州的正安和碧江的城镇化越快,人民的人均纯收入有稍微的减少,从而对减贫有轻微的负作用.
从横向看,湖北省的11个县市区对减贫效应有更大的影响,湖南省的37个县市区中大部分县市区对减贫效应有显著影响,只有几个县市区对减贫有抑制效应.重庆市的7个县市区有5个县市区城镇化过快对减贫带来负面效应,还会加深贫困.贵州省的16个县市区提高城镇化率有利于减贫,有一半减贫效果不佳.四个省份中城镇化减贫最为明显的是湖北省,其次是湖南省、贵州省、最后是重庆市.纵向来看,城镇化减贫效应最显著的是贵州的黔江区和湖南的鹤城区、减贫效应最不理想的是湖南的永定区和新化县.这与实际情况相符,由于湖南、贵州的贫困户基数大,所以在减贫程度上和减贫数量上也要大的多.而湖北、重庆由于贫困户较分散,然城镇化过于集中扩散能力不及贵州、湖南,所以导致城镇化减贫效果没那么明显,还可能会由于城镇化加快导致物价水平蔓涨,导致贫困户更加趋向贫困,有的脱贫户还会有返贫现象.
四、结论与建议
探究武陵山片区城镇化对减贫效应在时空上的差异是一个崭新的课题.本文在研究上主要选取了武陵山片区城镇化减贫作为研究对象,并查找2002～2014年的相关数据定量分析片区内71县市区城镇化减贫效应的时空差异,结果表明,32个县市区城镇化减贫效应突显,且城镇化加快有利于减贫.39个县市区城镇化减贫有负面效应.而且四个省份71县市区的减贫效应存在差异.其中湖南、贵州城镇化减贫效果更明显,湖北、重庆城镇化减贫效应甚微.在各县市区中,黔江区和鹤城区的城镇化减贫效应最大,永定区和新化县城镇化减贫效应最弱.对此,本文提出以下政策建议：
一是城市群之间相互联系合作,以县城为中心逐渐扩展到乡镇然后到乡村.加快城镇与乡村的公共设施服务,提升城镇产业结构、增强产业就业能力以此吸引贫困户当地就业.
二是各地区因地制宜,因时制宜,发展地区特色产业、文化、教育.引导贫困户外出就业,引进城镇化设施,加大城镇化建设.
三是各地区之间存在差异,所以要形成差异化与多元化发展,提高人口城镇化,使人口城镇化与土地城镇化齐头并进,控制城镇物价水平,消除公共服务和社会福利的“二元”差异,由农民转为真正的市民.
参考文献
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[12]纪明,杜聪聪.民族地区城镇化与产业发展减贫效应研究[J].广西师范学院学报(哲学社会科学版),2016,37(05):128-132.
基金项目：2017年湖南省研究生科研创新项目（项目编号：CX2017B714).
作者简介：周书应（1993-）,男,汉族,湖南常宁人,就读于吉首大学,研究方向：区域经济学.
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