海西经济区市域城市化影响因素的空间效应研究

陈燕武　周军　许丽忆

摘要：

基于空间计量经济学视角，从全地区、沿海地区、非沿海地区探讨海西经济区市域城市化的影响因素。研究表明海西经济区市域城市化空间效应显著存在，但空间效应在各地区城市化进程中所起的作用有所不同。经济发展水平、城乡收入差距在全地区样本中为负，存在高度竞争效应，而基础设施建设水平在全地区样本中为正，存在互补效应。教育水平、市场开放度在沿海地区样本中表现出空间竞争效应，在非沿海地区的样本中这两个空间滞后变量还没有形成对市域城市化产生有影响的空间效应。第二产业在沿海地区存在空间互补效应，第三产业表现空间竞争效应。在非沿海地区，第二产业在空间上表现出显著空间竞争效应，而第三产业的空间效应在该地区还不明显。

关键词：

海西经济区；城市化；空间效应；空间面板数据模型

中图分类号：F127.9文献标志码：A

文章编号：1006-1398（2014）04-0076-10

一引言

改革开放以来，伴随着经济的增长和工业化进程不断加速，中国城市化进程也明显加快。城市化已经成为当代中国正面临的最重要的结构性变化之一。一个地区的城市化水平与该地区的经济发展水平密切相关。农村人口和经济要素在规模经济和集聚经济的推动力作用下向城市集中，而工业化进程的纵深发展必然引起人口、产业和要素聚集于城市，促进城市化水平不断提高，促使经济结构和城市性质发生根本转变。经济增长引致城市化水平的提高，不同地区的经济增长差距是导致城市化水平不同的重要因素。此外，城市化水平在地理空间上的非均衡性分布也是现实世界的一个典型事实，而且这种空间非均衡性在海西经济区表现得尤为明显。

2004年福建省提出海峡西岸经济区发展战略，2010年12月发布的《海峡西岸城市群发展规划》确定“两点、一线、四轴”的战略部署，优化城市群布局的空间发展。2011年3月《海峡西岸经济区发展规划》从全局高度出发，统筹规划。强化中心城市建设，构建都市区发展格局，引领海峡西岸经济区发展。以汕头、厦门、泉州、福州、温州为首的沿海地区获得了明显的累积性优势，逐渐成为海西地区经济增长的核心，而海西内陆地区则增长乏力，进一步沦为较落后的外围地区。也就是说，发达地区和落后地区在地理空间上表现出很强的空间聚群和异质现象。那么就有如下问题值得人们去思考：地理空间因素在海西经济区城市化进程中有没有影响？其作用程度和机制是什么？经济发展水平、城乡收入差距、对外开放、基础设施建设、产业结构等因素的动态变化对城市化动态演进过程影响如何？要素在区域间的流动及地区间城市化相互作用关系对城市化进程的影响如何？另外调查数据显示，至2012年末海西经济区城市化率为32.3%，同年广东城镇化率达67.4%，珠三角城镇化率达83.84%，中国非农户籍人口占全国总人口的比例为27.6%[1]，海西经济区城市化水平仅超过同期全国平均水平，明显滞后于珠三角地区和相邻的广东地区，这种现状有碍于海西经济经济区提升区域综合竞争实力，也意味着海西经济区城市化还有很大的上升空间，城市化仍将是该地区未来面临的一个重要的经济社会发展现象化，仍将是该地区未来面临的一个重要的经济社会发展现象。因此本文针对这一主题展开研究就具有重要的现实意义。

当前国内有关城市化的研究内容非常庞杂，理论和实证方面的相关文献也比较多。有的从人口学角度对人口在乡村与城镇间的迁移进行研究，有的从经济学角度对城市经济、聚集效应、城市与区域的关系等内容进行探讨，有的从社会学对城市生活方式、社会结构等方面开展研究，其代表性成果如：苏雪串[2]42-55认为城市化是中国从根本上缩小城乡差距的选择，我国城市化滞后是造成城乡收入差距过大的根本原因。黄建清[3]37-41对福建省城市化发展进行了分析，指出福建省城市化发展滞后的其根本原因在于没有及时地推行有效的城市化政策，原有的相关制度和政策不利于城乡产业结构升级和经济要素集聚。陈淑清[4]20-23指出城乡劳动力的迁移提高了劳动生产率；城市信息产业和服务水平的发展有助于产业结构的升级。李京文、吉昱华[5]1-10通过对中国城市化水平进行国际比较，指出中国的城市化并非严重滞后于工业化进程，中国应该更加重视大城市的作用。金相郁[6]78-83利用中国的数据进行实证分析，发现我国的城市具有城市规模经济效率，并且特大城市的城市聚集经济效应最高。沈坤荣、蒋锐[7]9-15认为城市化使得剩余劳动力从农村向城市转移，优化第一产业，促进非农产业的发展，同时城市本身第二、三产业的发展进一步加速了产业结构的升级，从而促进经济增长。即城市化先作用于要素积累和结构变革，然后才间接地对经济增长产生正的影响作用。通过实证研究表明：城市化能够通过物质资本、人力资本、知识资本和产业结构这四条途径来影响经济增长；而且，在现阶段人力资本和结构变革是城市化与人均产出之间的显著影响渠道。安增军[8]239-241认为海西经济区应大力发展跨省际交通，扩大经济腹地，发展壮大中心城市，提升产业结构，从海西区建设最终发展到由海峡两岸参与的“海峡经济区”建设。蒋伟[9]613-617通过实证分析发现中国地区城市化发展存在空间依赖性，第三产业的发展是影响地区城市化水平的主要因素。郭青海、张国钦等[10]907-912将海西经济区与长江三角洲和珠江三角洲经济区比较，分析三次产业产值结构和从业人员结构与城市化进程的关系，总结出海峡西岸经济区城市化发展的基本特征。提出海峡西岸经济区规划与建设应重点放在城市经济发展上，促使各城市良性发展，并在自由发展过程中具备城市群的基本要素。冯云廷[11]112-117认为我国在二元经济结构转换尚未完成的情况下，城市化转折点的提前到来，我国的城市化发展将进入了一个新的发展阶段。

本文将围绕海西经济区市域城市化发展这一主题，基于空间计量经济学视角，从全地区、沿海地区、非沿海地区探讨海西经济区市域城市化的影响因素，从而为政府部门在制定与调整区域城市化空间协调发展政策时提供一些更有价值的参考。

二海西经济区市域城市化水平空间相关性检验

根据空间经济学理论，任何经济活动都不能脱离其特定空间载体，因此城市化发展也不例外。一个地区的城市化进程不仅取决于本地要素，往往还与其周围地区在空间上存在相互依赖性。当其中某个地区的因素发生变动时，就会产生正的或负的外溢效应，进而影响其周围地区城市化进程。我们采用人口比例指标即人口城市化率来反映海西经济区各市域城市化水平。测度空间自相关性有很多种方法，最普遍采用的是Morans I统计值，根据Anselin的分析方法[12]，通过对海西经济区2000到2009年市域城市化水平的Morans I指数的计算，发现这种空间相关性是显著存在的。

图1海西经济区市域城市化水平Morans I指数变化趋势

由图1可知，2000年与2001年两年的统计量值为负，而从2002年开始为正，这说明海西经济区市域城市化水平在空间上表现出正的相关关系，即出现集聚效应。其中，2002年城市化水平的相关性为0.1872，而2009年达到0.2236，这说明海西经济区市域城市化水平在空间上呈现进一步加强的趋势。由于正的Moran[KG-*2/3]s I指数说明代表相邻地区的城市化特性类似，即有较高的城市化水平市域和其周围较高水平的市域区相趋近，同样较低城市化水平的市域和周围较低城市化水平市域具有空间联系结构。因此可以说，从海西经济区全域来看市域之间的城市化水平是存在正向空间相关的，即海西经济区市域城市化水平在空间上是存在明显的集聚现象。在研究区域城市化进程的演变趋势时，空间维度因素是不容忽视的，否则就会得出错误的结论。

三海西经济区市域城市化空间面板数据理论模型设定

空间计量经济与传统计量经济不同之处在于将经济单元体的观测值的空间滞后变量引入到模型中以反映因素在空间上的相互作用，这种空间关系主要是通过设置空间权重矩阵来表示。空间权重矩阵的设置通常包括空间距离矩阵和空间邻接关系矩阵，而空间邻接关系矩阵又可分为一阶和二阶邻接关系矩阵，而在计量实证研究过程中一阶邻接关系矩阵被广泛使用。空间计量模型有很多种，大体可分为基于横截面数据和基于面板数据的空间计量模型。根据其对空间相关模式计量又可分为空间滞后模型、空间误差模型和空间Durbin模型三类[13]97-130。虽然横截面数据可以进行空间相关性计量研究，但截面回归使用的数据信息只反映同一个时期各个地区的情况，是一种静态分析，无法反映各个地区在不同时期的动态信息，因而具有一定的局限性，没有考虑各个地区的特殊性，暗含了一个与现实不符的假定：各地区具有相同的经济结构和技术水平，且选择哪个年份的截面数据计算结果都可能不同，难以得出一致的分析结论。本文将选用空间面板数据模型予以估计。

在考察城市化的空间模型中，蒋伟采用的空间计量横截面数据模型表达式为[9]613-617：

y=ρWy+Xβ+u（1）

（1）式中，y为人口城市化率，Wy为城市化率的空间滞后项，X是对城市化率影响具有统计意义的所有变量，u为随机扰动项。如果Wy的系数ρ显著，说明存在内生的空间滞后效应，即一个地区的城市化水平受到相邻地区的城市化的影响且不能忽视；如果系数ρ显著为正，则说明城市化水平的在地理分布上具有互补的正向空间效应。但一个地区的城市化水平不仅受到本地区的各种因素的影响，还受到其邻近地区各种因素对本地区的冲击影响，因此进入实证模型的解释变量还应该包括其他地区影响变量的空间滞后变量，还应当考虑所有地区可能受到的同样的随机冲击。利用这一思路，本文构建如下包含空间效应的空间面板数据模型，以着重考察空间效应对海西经济区城市化的影响。

Yit=αi+γt+εit+βXit+γWXit+μit（2）

μit=ρWμit+εit，|P|≤1（3）

模型中Yit指的是海西经济区各市域当年的人口城市化率，Xit是影响市域城市化水平的各种因素变量，t代表年份，i代表地区，α和γ分别代表区域性和时间性干扰，μ、ε表示随机扰动项。显然这是一个考虑周边地区对本地区空间影响的实证计量模型，它通过引入所有解释变量的空间滞后项WXit来考察空间效应对本地区城市化的影响。将模型中所有解释变量Xit左乘空间权重矩阵W得到各解释变量的空间滞后项WXit。需要注意的是，W为行标准化的权数矩阵，由于W的主对角线元素均等于0，WXit中实际上不包含Xit。如果方程（2）中γ的所有变量都不显著，那么就不存在空间效应；反之，如果一个或多个变量显著，那么空间效应是不可忽视的。而γ的符号、大小及显著性水平则分别反映了各因素空间效应的具体空间效应作用模式和程度。[14]122-137

四海西经济区市域城市化空间面板数据模型的实证研究

1.数据说明

为了研究城市化水平的空间效应，本文在已有的研究基础上，选取了其中已经被证实的对城市化有重要影响的变量，样本包括海西经济区20个地级市，数据均来源于相关年度的《福建省统计年鉴》《浙江省统计年鉴》《江西省统计年鉴》和《广东省统计年鉴》。被解释变量Yit为城市化水平，解释变量Xit包括人均GDP（AGDP）、城乡收入差距（GA）、基础设施（ROAD）、市场开放程度（MOPEN）、教育水平（EL）、第二产业比重（SE）、第三产业比重（TE），时间区间为2000到2009年，相关数据按照2000年的可比价格进行了调整。变量的选取综合考虑其代表性和数据的可获得性等方面的因素。有关解释变量含义如下：

（1）人均GDP（AGDP）：AGDP代表人均GDP，表示经济发展水平。经济发展水平在很大程度上导致了产业集聚和城市化需求的产生，是决定一个地区人口城市化进程和水平的关键因素。国内外众多学者研究表明，城市化水平与经济发展程度高度相关。本文预期海西经济区各市域人均GDP与城市化水平之间存在正相关关系。

（2）城乡收入差距（GA）：GA代表城乡收入差距，选取城镇居民家庭平均每人全年可支配收入与农村居民家庭平均每人全年纯收入之差来反映城乡收入差距。从理论上来讲，城乡二元经济中实际和期望的城乡收入差距的存在是诱使农村人口向城市流动的基本动因，但是过大的城乡收入差距就会恶化农村居民向城市迁移的现实条件[4]。可见，城乡收入差距对城市化既有正向作用又有反向作用，具体效应需由实证检验结果分析给出。

（3）基础设施建设（ROAD）：ROAD代表基础设施建设，用单位国土面积上的公路通车里程数来表示，反映一个地区的基础设施建设情况。良好的基础设施条件不仅可以降低经济活动的运输成本，促进要素的流动和高效配置，更有助于发挥规模化生产经营的优势，加速地区间的协同与合作，促使城市规模扩大和生活质量提高，促进城市化水平提高。本文预期基础设施建设与城市化水平呈正相关关系。

（4）教育水平（EL）：EL代表教育水平，用人均受教育年限代表地区教育发展水平。农村人口受教育水平的高低是影响其能否成为城市居民的重要影响因素。教育是提高人力资本最基本的方式，一个地区的教育发展水平代表着这个地区的人力资源情况，人力资本已成为促进经济增长最重要的要素。人力资本在促进经济增长的同时也会相应的推动城市化发展的进程。另一方面，农村居民受教育程度越高，就越可能在城市获得好的就业机会和较高的收入，从而脱离农村地区成为城市居民。此外农村居民的后代可通过升学，然后在城市就业获得城市居民身份。可见，人均受教育水平与城市化水平之间应该是存在正向相关关系的。

（5）市场开放程度（MOPEN）：MOPEN代表市场开放程度，用海西经济区各市域当年按美元与人民币中间价折算的进出口总额占GDP的比重来表示市场对外开放程度。对外开放促进了出口导向产业的发展，有利于产业结构的调整、资源的重新配置和地区比较优势的发挥，这将有利于在城市经济部门创造更多的就业机会和提供较高的收入水平，吸引农村人口向城市迁移。对外开放程度与城市化水平之间应该存在正相关关系。

（6）第二产业比重（SE）：SE代表第二产业产值占GDP的比重，反映工业化程度。国内外众多学者研究都表明工业化与城市化都存在显著的正相关关系，因此本文对两者也做出正相关关系的预期。

（7）第三产业比重（TE）：TE代表的是第三产业产值占GDP的比重，衡量第三产业发展水平。从国内外城市化发展历程来看，农村剩余劳动力的转移其就业主要集中在第三产业领域。本文预期第三产业比重与城市化水平之间存在正相相关关系。

2.空间面板数据模型估计与分析

为了深入研究海西经济区市域城市化的空间效应，我们将海西经济区的20个地级市分为海西经济区全地区、沿海地区、非沿海地区。全地区是指整个海西经济区包括20个地级市，沿海地区是指有海岸线的9个地级市包括：福州、莆田、泉州、厦门、漳州、汕头、潮州、温州、宁德。非沿海地区共11个地级市包括：三明、南平、龙岩、丽水、衢州、梅州、揭阳、上饶、鹰潭、抚州、赣州。

传统模型是标准的面板数据模型，对其固定效应和随机效应的检验主要采用Hausman检验，参数估计方法主要参考Hsiao的可行广义最小二乘法（FGLS）方法[15]。对于空间面板数据计量模型而言，随机项中包含空间滞后变量，随机因素也可能存在空间相互效应（μit=ρWμit+εit，εit～iid（0，σε），|ρ|≤1），本文参考Kapoor等提出的两阶段方法对其参数进行估计[13]97-130。首先，对空间面板模型中的固定效应或随机效应进行初步估计，得到系数β、γ的一致估计。其次，根据第一步估计得到的模型残差通过广义矩方法对其参数ρ、σ2μ、σ2ε进行估计。最后，利用第二步得到的估计结果采用FGLS方法，对空间面板模型中的固定效应或随机效应再次进行估计，最终得到β、γ的一致有效估计值。模型估计通过R软件实现，Hausman检验在程序运行中给出，都选择固定效应模型进行估计，估计结果如表1所示。

（1）海西经济区全地区空间效应

从全地区范围来看，空间效应高度显著，7个空间变量只有1个不显著，且随机效应对整个地区都存在负向冲击。具体来分析，WAGDP和WGA显著为负，这说明周边市域经济发展水平越高和城乡收入差距扩大将阻碍本市域人口城市化水平。此外，WROAD、WEL和WMOPEN则显著为正，这意味着邻近市域教育水平的提高、基础设施的改善以及市场对外开放度的提高都将促进于本市域城市化水平的提高。从WSE、WTE来看，WSE显著为正而WTE为负但没有通过显著性检验，这说明邻近地区的第二产业比重的提高对本地区城市化存在正向的促进作用，同时也说明，第二产业在整个地区城市化进程中呈现出空间上的互补关系。虽然WTE系数没有通过显著性检验，但其系数为负，第三产业在空间上有可能是表现出竞争关系而不利于城市化进程，这是应该引起重视的。

（2）不同地区空间效应

空间效应在不同的地区呈现出不同的特征，在沿海地区与非沿海地区随机扰动项对城市化表现出显著的正向作用，但沿海地区的这种正向作用要小得多。非沿海地区由于各市域的经济水平发展普遍偏低和地理特征相近，竞争效应非常明显，这有可能是由于该地区对改变落后的现状有着强烈的愿望，快速发展的起步阶段对各种资源争夺激烈；而在沿海地区，地区间互补和竞争效应同时存在，对城市化进程起到重要影响。

考虑了空间效应后，沿海地区第二产业比重（SE）、第三产业比重（TE）的系数高度显著且系数值明显大于全地区和非沿海地区相同变量的系数值。这说明在沿海地区市域二、三产业比其它地区对城市化有更高的拉动作用，并且第三产业系数值比第二产业系数值显著偏高，意味着沿海地区本市域第三产业比第二产业对促进城市化有更大的作用。

与全地区样本组不同的是，在沿海地区，除WAGDP显著为负外，WTE也显著为负（在全地区中不显著）。也就是说，在沿海地区，除了经济发展水平以外，第三产业发展也成为市域城市化发展竞争的重要手段。这一方面是由于相对其他地区来讲，沿海地区经济发展程度较高，第三产业比重较大，但第三产业的发展主要依赖于劳动密集型服务业，且地区间发展的模式具有高度的相似性，因此沿海地区第三产业在空间上表现出高度的竞争效应而不利于城市化；另一方面也表明与全地区水平相比，沿海地区地方分化竞争趋势更为激烈。另外，WEL的系数值也是显著为负，这与全地区的结果有所不同，说明沿海地区之间对人力资源存在激烈的争夺。最后，在沿海地区，WROAD、WMOPEN、WSE显著为正，这表明与全地区类似，市场开放度、基础设施和工业化水平在沿海地区依然存在着聚集效应。且三者的系数值都显著高于全地区水平，这主要是由于沿海地区市域存在经济特区和多个开放城市优惠政策和区位优势。但WGA在沿海地区系数没有通过显著性检验，这是与全地区不同的。

相对于全地区和沿海地区，在经济发展水平相对落后的非沿海地区，空间效应依然显著，7个空间变量中有4个显著，主要体现在经济发展水平、城乡收入差距、第二产业比重和基础设施这4个影响变量因素。其中，WSE显著为负，这一点与全地区以及沿海地区得到的结果有所不同，表明在非沿海地区工业化水平对城市化呈现出的是竞争效应而不是互补效应。在非沿海地区，WROAD显著为正，WAGDP和WGA显著为负，意味着周边市域的基础设施越完善越有利于本市的城市化进程，周边市域经济发展水平越高、城乡收入差距越大对本市域的城市化不利。而WROAD的系数明显大于全地区和沿海地区，反映了非沿海地区深处边远山区对改变落后的基础设施的迫切愿望。市场开放度并不是非沿海地区促进城市化的主要优势，MOPEN和WMOPEN在这一样本组中都不显著，无法作为该地区各地方政府推进城市化的竞争手段。另外，WTE和WEL均不显著，这说明第三产业和人力资本在该地区还未形成对城市化进程产生影响的空间效应。

3. 空间面板数据模型的分阶段分析

上文的分析已经表明，不管是从全地区样本来看，还是在分地区的样本，空间效应都是显著存在的。根据海西经济区的发展特征，进一步把全地区样本分为两个不同的时间段，估计2000-2005年和2004-2009年两个时间样本并与全时间段样本结果进行比较。时间划分的依据是，因为2004年福建省首次提出海西经济区发展战略。表2给出了估计的结果，模型的显著性和参数的显著性都比较高，可以看到分时间段样本的结果和全时间段样本的结果基本保持一致，只有WROAD的符号发生了变化。但是城乡收入差距（GA）不论是在哪个阶段都对城市化进程产生显著的负面影响，同时（WGA）也显著为负，这对于整个海西经济区来讲都是应该引起足够的重视。通过以上实证分析可以认为空间效应对海西经济区城市化进程在时空上都是显著存在的。

五政策建议

根据实证研究的结论，本文提出的相关政策建议有：

1.空间效应对海西经济区城市化发展具有不可忽略的作用。海西经济区产业结构水平相近的地区在空间分布上呈高聚集态。从变化趋势来看，2000年以来由于区域协调发展战略的实施和国家对地区间经济协调性发展的注重，区域间产业结构发展水平的差距逐渐减小，使得Morans I指数开始减小，集聚态势有所减弱。因此一方面，应根据不同类型区域，如低水平聚集区、高水平聚集区以及高、低水平混合聚集区，采取适宜的政策措施。另一方面，针对邻域对象不同的地区，采取区别化对待的措施。周边市域社会经济发展水平对本地城市化进程有负面影响，因此在制订城市化发展规划时应重视跨区域的空间特征，积极探索和寻求跨区域合作互助途径，形成综合统筹、互利共赢的良好局面。

2.努力提高经济发展水平，进一步扩大对外开放，积极发展对外贸易，特别是海西地区对台经济互补性强，积极进行有效的闽台经济开发合作，对两地经济的高速成长，将起到了关键性的作用。如今，闽台产业合作领域已从第一、二产业延伸到物流、金融等第三产业，可考虑从金融、贸易、旅游和物流等四个方面着手，鼓励台湾商业银行来闽设立分行或代表处，吸引台商投资金融业。在条件具备的地区形成若干“对台贸易区”，加强闽台物流业合作，进一步提升闽台经济合作层次和水平，对提高海西经济区市域城市化水平有着重要作用。在影响海西市域城市化水平的诸多因素中，第三产业的发展程度与城市化水平的提高有着更为密切的关系。因此政府部门在制定推进城市化进程规划时必须遵循客观规律，各个地区要根据当地的实际经济发展水平和状况，尤其要注重以提高非农业产业的发展为基础，进一步提升对外开放程度，调整和优化产业结构，促进海西经济区城市化进程循序健康发展。

3.大力提高全地区的基础设施水平，拉动城市化发展。以交通为代表的基础设施条件完善与否直接影响城乡间和区域间要素的流向、流量和内容。因此，加快发展公路网、铁路网、通信网等基础设施的建设与发展，构建覆盖面广、相互配套的有利于地区间要素流动的交通通信网络，推动海西经济区地区间城市化互动发展，这一点对于非沿海地区显得尤为重要。

4.积极发展教育，加强人力资本积累，努力缩小城乡收入差距，降低城市化门槛。因此海西经济区在制定与实施城市化发展政策过程中，要注意解决好收入分配问题，采取多种方式和渠道调节社会收入分配，出台相关的配套措施理顺好收入分配关系。加大对人力资本的投资，特别是加大对农村基础教育的投入，改善农村教育的基础设施和师资水平，夯实农村基础教育。注重发展农村劳动力职业技能培训，提高广大劳动者的职业技能。增加劳动力的收入，扩大农村居民对工业产品和服务的消费，大力提高农村消费水平和消费结构，对于提高海西经济区城市化水平有重大意义。

5.从产业结构的空间分布来看，城市化影响因素的空间相互作用存在地区差异。海西经济区内的沿海地区和非沿海地区应根据《海峡西岸经济区发展规划》的要求，调整产业内部结构，整合和提升第二产业，提升企业竞争优势。转变工业增长方式，发挥区域比较优势，积极发展装备制造业，提升传统优势产业竞争力，培育发展高新技术产业，从根本上增强海峡西岸经济区企业的竞争优势和提升产业的国际竞争力。沿海地区要把加速城市化发展的着力点放在第三产业，努力建立起地区内部适合自身经济发展的第三产业协调发展机制。而非沿海地区则更应当注重提高教育水平与人力资本积累、完善基础设施建设，加强市域间第二产业的分工合作，提升第二产业结构的规模与质量。大力发展乡镇工业企业，为乡镇经济发展注入新的活力与动力，改变农村地区长期来以第一产业为主的传统产业结构，开辟由单一农村农业经济向三大产业综合发展的农村工业化道路，加速工业化进程提高自身城市化水平。

参考文献：

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[15]Hsiao C. Analysis of Panel Data [M]. 2nd edition， Cambridge University Press，2003.

Research on the Spatial Effects of the Influencing Factors of Urbanization of the Economic Zone on the West Coast of the Taiwan Strait

CHEN Yan-wu， ZHOU Jun， XU Li-yi

（Institute of Quantitative Economics， Huaqiao Univ. ， Xiamen， 361021， China）

Abstract：

From the perspective of the spatial econometrics， we discussed the factors influencing the urbanization of the economic zones in the whole area， the coastal area and non-coastal area on the west coast of the Taiwan Strait and found that there is a apparent spatial effects in the urbanization but is different role in the process of urbanization； The samples the economic development level and urban-rural income gap are negative with a highly competitive effect in the whole area， while the infrastructure construction levels are positive with a highly complementary effect； The samples of educational level and market openness show a spatial competitive effect in the coastal area， while the two variables in the non-coastal area havent formed the spatial effects on the urbanization； The secondary industry shows a positive spatial complementary effect in the coastal area， while the tertiary industry shows a spatial competitive effect； The secondary industry shows a spatial competitive effect in the non-coastal area， while the tertiary industry shows a unclear spatial effect.

Key words：

the economic zone on the West Coast of the Taiwan Strait； urbanization； spatial effects； spatial panel data model

【责任编辑吴应望】

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[15]Hsiao C. Analysis of Panel Data [M]. 2nd edition， Cambridge University Press，2003.

Research on the Spatial Effects of the Influencing Factors of Urbanization of the Economic Zone on the West Coast of the Taiwan Strait

CHEN Yan-wu， ZHOU Jun， XU Li-yi

（Institute of Quantitative Economics， Huaqiao Univ. ， Xiamen， 361021， China）

Abstract：

From the perspective of the spatial econometrics， we discussed the factors influencing the urbanization of the economic zones in the whole area， the coastal area and non-coastal area on the west coast of the Taiwan Strait and found that there is a apparent spatial effects in the urbanization but is different role in the process of urbanization； The samples the economic development level and urban-rural income gap are negative with a highly competitive effect in the whole area， while the infrastructure construction levels are positive with a highly complementary effect； The samples of educational level and market openness show a spatial competitive effect in the coastal area， while the two variables in the non-coastal area havent formed the spatial effects on the urbanization； The secondary industry shows a positive spatial complementary effect in the coastal area， while the tertiary industry shows a spatial competitive effect； The secondary industry shows a spatial competitive effect in the non-coastal area， while the tertiary industry shows a unclear spatial effect.

Key words：

the economic zone on the West Coast of the Taiwan Strait； urbanization； spatial effects； spatial panel data model

【责任编辑吴应望】

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[15]Hsiao C. Analysis of Panel Data [M]. 2nd edition， Cambridge University Press，2003.

Research on the Spatial Effects of the Influencing Factors of Urbanization of the Economic Zone on the West Coast of the Taiwan Strait

CHEN Yan-wu， ZHOU Jun， XU Li-yi

（Institute of Quantitative Economics， Huaqiao Univ. ， Xiamen， 361021， China）

Abstract：

From the perspective of the spatial econometrics， we discussed the factors influencing the urbanization of the economic zones in the whole area， the coastal area and non-coastal area on the west coast of the Taiwan Strait and found that there is a apparent spatial effects in the urbanization but is different role in the process of urbanization； The samples the economic development level and urban-rural income gap are negative with a highly competitive effect in the whole area， while the infrastructure construction levels are positive with a highly complementary effect； The samples of educational level and market openness show a spatial competitive effect in the coastal area， while the two variables in the non-coastal area havent formed the spatial effects on the urbanization； The secondary industry shows a positive spatial complementary effect in the coastal area， while the tertiary industry shows a spatial competitive effect； The secondary industry shows a spatial competitive effect in the non-coastal area， while the tertiary industry shows a unclear spatial effect.

Key words：

the economic zone on the West Coast of the Taiwan Strait； urbanization； spatial effects； spatial panel data model

【责任编辑吴应望】