中印城市规模、城市化时空变迁及其动力机制的对比研究

李文静刘红2

（1.华东理工大学社会与公共管理学院，上海200237；2.中央民族大学经济学院，北京100081）

中印城市规模、城市化时空变迁及其动力机制的对比研究

李文静1刘红2

（1.华东理工大学社会与公共管理学院，上海200237；2.中央民族大学经济学院，北京100081）

作为世界上人口规模最大的两个发展中国家，又同时处在城市化的进程中，中印的城市化必将对世界城市化、经济发展、人口发展都有巨大而深远的影响。考察两者的异同有助于对这一重大进程中的一些机制的了解。本文研究发现：中印在城市规模上存在巨大差异，中国的城市规模结构呈纺锤型，而印度的城市规模呈金字塔型结构；中印在城市空间结构都存在一定的梯度特征，沿海地区相对于内陆地区城市化水平更高；人力资本在两国的城市化中均有至关重要的作用；笔者认为产业发展不能脱离本国的人力资源状况，更不能依附于其它国家；政策上应鼓励人口的自由流动，并做好配套措施，减少限制人口流动带来的效率损失。

城市化印度中印城市规模空间动力

一、问题的提出

作为世界上人口规模最大的两个国家，中印仍处在城市化进程当中，这一过程对整个世界经济推动以及人口发展都将起着至关重要的作用。目前，两国的城市化相对于经济增长来说都存在一定的滞后，未来城市化的空间仍然非常巨大。Sankhe等认为中印将在未来20年内贡献64%的亚洲城市人口增长和42%的全国城市人口增长。①S.Sankhe，I.Vittal，and A.Mohan，“Urban Giants India and China，andtheirUrbanizationPaths.”Environment& Urbanization Asia，No.2，2011，PP.1-12.两国在城市化过程中取长补短，经验的互相借鉴对彼此的城市化、现代化乃至全球的经济增长都有非常重要的作用。

目前，对于中印城市化的对比研究数量较少且比较分散，Pucher和Mahadevia分析了中印在城市基础设施上的财政投资差异，①Pucher，John，Z.Peng，and N.Mittal，“Urban Transport Trends and Policies in China and India:Impacts of Rapid Economic Growth.”Transport Reviews，Vol.27.No.4，2007，PP.379-410.②Mahadevia，Darshini，“UrbanInfrastructureFinancingand Delivery in India and China.”China&World Economy，Vol.14，No.2，2006，PP.105-120.Sankh等预测了未来20年中印在城市化上的发展趋势。③Sankhe，Shirish，I.Vittal，and A.Mohan，“Urban Giants India andChina，andtheirUrbanizationPaths.”Environment& Urbanization Asia，No.2，2011，PP.1-12.任冲和宋立军分析了印度落后的基础设施和管理上的问题。④任冲、宋立军：《印度城市化进程中存在的问题及原因探析》，《东南亚纵横》2013第8期。程姝、韩学平分析了印度农村劳动力转移迟缓的原因。⑤程姝、韩学平：《印度城市化进程中农村劳动力转移对中国的启示》，《世界农业》2013第4期。丹尼尔·比奥和高延伟主要分析了中印政府在城市化过程中进行的干预差别。⑥丹尼尔·比奥、高延伟：《中印城市发展之对比》，《城市规划学刊》2008第6期。由于数据的可获得性与可对比性的困难，对于中印在城市化方面的量化对比研究仍然非常少，目前有朱江丽对中印两国的产业结构对城市化的影响研究，⑦朱江丽：《产业结构对城市化的影响研究——基于中印两国数据的比较分析》，《南京人口管理干部学院学报》2013第4期。但由于使用的是全国时间序列数据，对中印两国在空间上城市化差异的对比没有涉及。

目前，在中印城市化的比较方面还有一些基础问题没有回答，如中印的城市划分标准是否相同？两个国家的城市规模结构有什么差异？另外，中印的城市化在空间上的异同以及各种因素如何作用于中印的城市化进程？这对两国城市化经验的彼此互相借鉴至关重要，也本文所试图要回答的问题。

二、中印城市规模划分标准及基本特征对比

不同国家的城市划分标准存在很大差异，而城市比较的基础是弄清楚比较双方在城市划分上的依据。随着城市化的不断推进，世界各国划分城市级别的标准往往也会不断提高，印度和中国也不例外。由于中国的城市化进程明显快于印度，城市发展较快，所以两者在城市规模的划分上也存在显著的区别。

表1 中印城市规模划分标准对比

（一）中印城市化的规模划分标准

表1分别是中印最新的城市规模划分标准。按照中国国务院于2014年11月发布《关于调整城市规模划分标准的通知》，中国目前的城市依据城区常住人口划分为五类，即超大城市、特大城市、大城市、中等城市和小城市，其中，大城市和小城市又分别划分了I型和II型两档。印度的城市首先划分了城市和镇两类，城市属于CLASS I，而镇则依次向下划分CLASS II、CLASS III直到CLASS VI，但统计数据很多只提供到CLASS IV+，并未向下细分。在城市中，又按人口规模由大到小依次划分为A、B、C三类，人口10万以上可以称为城市（city）。

对比中印的城市规模划分，不难发现：在大城市的划分上，中国比印度更为细致。印度IA级别的城市在中国划分为超大城市和特大城市两个级别；印度IB级别的城市对应中国的大城市，但中国又细分为了I型大城市和II型大城市；印度IC级别的城市则涵盖了中国的中等城市和小城市的一部分。印度对镇的划分更为细致，中国则没有相应的划分标准。这与两国的城市化发展现状也是相对应的，印度城市化水平相距中国落后较多，城市平均规模相对中国偏小。

（二）分别按中印标准划分城市规模的对比分析

印度十万以上人口的城市共有495个，①根据印度2011年人口普查数据计算，印度的小城镇数量更为巨大，至2001年共有近3000个II－VI级的小城镇。中国共有城市（包含地级市与县级市）659个。②根据《中国城市统计年鉴2014》计算。将中印两国的城市人口分别按印度和中国的标准进行分类，可以看到两国城市在规模结构上的差别。

按印度的城市标准计算中印的城市规模可以得到表2，可以看到印度的城市结构呈现出明显的金字塔结构，而中国的城市结构虽也呈现出一定的金字塔形态，但塔尖与塔底的比例会大很多，并且，由于《中国城市统计年鉴》中提供的数据是户籍人口而非常住人口，所以塔尖与塔底比例的实际值应更高。

表2 按印度城市规模标准对比的中印城市结构

对比中印数据会发现，印度的小城市特别多，而中国在中间层次的城市的比重较高，人口容纳量最多。在印度，IA、IB、IC类城市的数量比为1：8：90，而IA类城市数量非常少，只有5个，占总城市数的1%，但其所容纳的人口占到了城市总人口的20%；而中国的IA类城市以4.1%的城市数，容纳了23.6%的人口。这说明印度的大城市的人口集聚力超过中国，极化效应非常明显。在中国，地级市中IA、IB、IC类城市的数量比为1：10：13，B类和C类城市的数量差距比印度小，而B类城市所容纳的人口在三类城市中是最高的。在中国的县级市中，不同规模的城市数量呈金字塔结构，但人口却呈现出倒金字塔结构。所以，在中国IB即中国的大城市是容纳人口最多的类型。

按中国的城市规模划分标准可以看到更细致的差别，印度的城市规模等级分布仍呈金字塔结构，而中国的城市规模分布则呈现纺锤型结构，II型大城市和中等城市是城市中的中坚力量。当然，由于数据只统计户籍人口，实际中国平均的城市规模等级更高一些（见表3）。

（三）中印城市规模结构的统计量对比分析

前文已提到过，印度的小城市居多，而中国的大城市和中等城市居多。具体比较两者的规模结构，可以看到：（1）中国的城市人口平均约为印度的5.16倍，按中位数计算，则这一差距会达到6倍左右；（2）中国城市规模的标准差也明显大于印度，约为印度的2.72倍，这是因为中国城市的规模远大于印度；（3）两国的城市规模都呈现出明显的右偏态，也就是说大部分城市的规模都偏中小规模，但印度的偏斜程度比中国大的多，大部分城市都是规模很小的城市（见表4）。

表3 按印度城市规模标准对比的中印城市结构

表4 中印城市规模结构对比

三、中印城市化的时间特征对比

中印在近代城市发展史上具有一些共性：第一，饱受西方列强的侵扰，被动开始城市化过程。西方殖民者出于掠夺目的在一些港口建立原料加工厂，修建铁路等，并进行了其它一系列的基础设施建设。第二，民族工业发展创造了大量的就业机会。在城市逐渐形成的过程中，国内的商人也抓住机会兴办工厂，从事各种贸易。在印度，二战期间，由于英国放松了控制，印度的民族工业得到较大发展；在中国，各帝国主义强迫中国开辟的一系列通商口岸，间接刺激了中国资本主义的发展，在城市中创造了大量的就业机会。第三，失地农民进入城市寻找就业机会。在印度，英国政府为稳定田赋实行的柴明达尔制产生了众多因贫困而丧失土地的劳动者。数量庞大的失地农民涌向功能聚集、经济相对发达的城市寻找就业机会，促进了孟买、加尔各答等大城市的人口膨胀；在中国，落后的封建制度同样产生了大量的佃农和雇农，这些农民由于没有土地或土地很少，去城市寻找就业机会。但因为处于城市化的萌芽期，两个国家的城市化率都很低，且发展缓慢。

在建国前，印度的城市化速度远快于中国。1872年，印度的城市化率为8.7%，1951年增长到17.92%。①程姝、韩学平：《印度城市化进程中农村劳动力转移对中国的启示》，《世界农业》2013第4期。1843年，中国城镇人口2070万人，在总人口40500万中占5.1%；1949年，城镇人口5765万，占总人口的10.6%。②袁方：《中国城市化道路的探讨》，《北京大学学报》（哲学社会科学版）1988第3期。1947年，印度独立，两年后，中华人民共和国成立。自此，两个国家的城市化都在原来的基础上踏上了新征程。建国初期，中国的城市化率只有印度的三分之二，比印度低约6.5个百分点。独立后，印度的实行了严格管制下的工业混合经济，经济内向度很高，直接导致了印度较慢的城市化速度,至1981年，印度的城市人口仅较1951年增长6%，同一时期，中国的城市化则经历了一场过山车式的变化，从较为健康的三年恢复时期和一五时期，到大起大落的大跃进时期，以及出现逆城市化的文革时期，直至1978年十一届三中全会召开，中国城市化率为17.92%，较1949年增长7.3个百分点。从上个世纪80年代开始，中印都开始在经济自由化的道路上的摸索，印度逐渐释放私营企业活力，放松产业管制，对外放开进口替代政策，至1991年拉奥政府开始推行较为激进的经济改革，以自由化、私有化、市场化和全球化为导向，计算机和服务业开始逐渐发展起来。这一时期，印度的城市化速度较建国初期增速略有加快，保持着每十年增长2%－3%的速度，但总体上增速较为稳定。同一时期，受改革开放影响，中国的城市化进程明显加快，城市率呈指数型增长特征，1991年我国城市化率超过印度1.23个百分点。此后，印度仍保持比较平均的增速，而中国则继续高速增长，2011年，中国城市化率超过50%，比印度高20个百分点。此后中国城市化率增速略有减缓，平均每年增长1.2%左右，但仍远高于印度的城市化率增速。目前，中国处于城市化的中期阶段，许多城市都面临城市郊区化，解决这一现象背后可能出现的一些问题是中国城市化的主要任务；而印度仍处于城市化的初期，即将进入城市化中期的阶段，把握城市化的动力机制，引导城市化的健康发展是其主要任务。

数据来源：2011年及以前的印度数据来源于印度历次人口普查数据，2011年及以前的中国城镇化率数据来自于中国统计年鉴。2012年及以后的数据均根据中国国家统计局官网发布的金砖国家联合统计手册（2015）计算。

四、中印城市化空间特征的对比

（一）印度城市在各州的分布比中国更为集中

印度共有28个州，6个联邦属地和1个首都辖区，但有将近一半的城市集中在5个城市最多的州中，而且这些州的城市化水平极低，远低于全国30%左右的城市化水平。中国城市最多的省人口规模比较大，前5个省拥有全国30.4%的城市，远不如印度集中，并且在这些省份中除河南外，其它省份的城市化率都大于全国平均水平或与全国平均水平持平（见表5）。

（二）大城市在两国城市体系中占有非常重要的地位

从两个国家最大的城市对比来看，印度的城市首位度为1.13，中国的城市首位度为1.13，①因为中国重庆市的城市化率只有59.6%，常住人口中的城市人口远低于上海。按照国际上的一般标准，上海仍为中国的首位城市，因此计算中国城市首位度时使用的是上海与北京的人口对比。两者基本上一样。从规模上看，印度的超级城市的人口还不到中国超级城市的一半，但它们实际上容纳的城市人口的比重远远高于中国的超级城市。印度的大城市在空间布局上也相对分散，孟买在西部，德里在北部，加尔各答在东部，金奈、班加罗尔和海得拉巴距离相对较近，都位于南部地区。中国的大城市多数集中在东部地区（见表6）。

表5 中印包含城市最多的一级行政单位对比

表6 中国和印度规模排名前6位的大城市人口对比

（三）中印城市化发展的空间格局对比

分别做中印城市化的四分位图和中印城市化增长的四分位图可以得到图1和图2。①这里使用的是2010年中国人口普查数据和2011年印度人口普查数据。因为两国普查的年份只相差一年，并且都是统计的常住人口，所以更具备可比性。

由图1可以看到，中国城镇化率在空间上的分布具有明显的东、中、西层次性，城镇化率最高的地区集中在东部沿海，其次是东北及内蒙、山西、山东、湖北以及海南，第三个层次集中在中部地区以及青海、陕西以及河北，城镇化率最低的除河南外基本上都在西部地区。

从10年间城镇化率的增长来看，增长速度在空间上也具有明显的集聚特征：增长最快的主要是城镇化率处在第二个层次的地区，也就是城镇化集中在50%左右的地区，从空间上来看，主要集中在中部偏南的地区，包括安徽、江西、湖南、贵州、河北、宁夏、江苏、福建。其次，增长比较快的地区主要集中在中部偏北的地区，如山西、陕西、河南、内蒙古以及西部的甘肃、青海、四川等；增长比较慢的地区主要集中在西南，如云南、贵州、广西、广东、海南等地；增长最慢的地区集中在西部的新疆、西藏以及东北三省，但这两部分地区城镇化率增长慢的原因却不尽相同。新疆和西藏主要是因为处于城市化的初期阶段，加上地广人稀以及自然条件限制，人口向城镇转移的速度较慢；而东北三省是因为原有国企重工业的逐渐衰落，导致工业化速度减慢，拖累人口向城镇化的集中。

图1 中国2010年城镇化率四分位图（左）2000－2010年城镇化率增长四分位图（右）

图2 印度2011年城市化率（左）以及2001－2011年10年间城市化率增长情况（右）

在印度，城市化的空间分布也呈现出明显的层次性，南方的城市化率明显高于北方，但城市化率排在前四分之一的地区在空间上比较分散，排在最前的九个州或联邦属地遍布东、中、南、西、北及东北部。除最南部的喀拉拉邦和泰米尔纳德邦面积较大外，另外七个地区面积均较小，包含首都德里以及四个联邦属地以及两个州，城市化率均在50%以上。从空间上看，印度从南到北城市化率依次递减，城市化程度最低的地区集中在东部和东北部地区。从10年间印度城市化的空间增长来看，也普遍呈现出南快北慢的特征。四个层次上的城市化增速分布与城市化率分布比较相似，快速城市化的地区集中在南部，但其它各个区域也有分布，且城市化增速较快的地区面积普遍偏小；增长速度最慢的地区比较集中，同样集中在北部、东北部地区。

对比两国城市发展的空间结构可以发现：（1）两国城市化率最高的地区均位于沿海地区，并且城市化在空间上呈现出明显的梯度特征，越靠近内陆地区则城市化越落后；（2）两国十年间城镇化率的增长也呈现出城市化扩散的空间梯度特征。所不同的是，中国城市化增速最快的地区相比城市化率最高的地区略向内地转移，城市化率最高的地区已不再是城市化增长最快的地区。而印度因为整体城市化率仍偏低，所以城市化率增速最快的地区多数仍为城市化率最高的地区，且多数为联邦属地。

（四）中印城市化的空间变异对比分析

为具体比较中印两国城市化的空间变异，计算了中印两国最近两次人口普查时城市化率的基尼系数和变异系数，见表7。发现中印两国的城市化在空间上都呈现了收敛的态势，而中国收敛的速度比印度更快；从两国的比较来看，印度比中国的空间变异更大。而由于印度的城市化平均水平低于中国，所以计算出来印度城市化在空间上的变异系数比中国大得更多。

表7 中印城市化率的基尼系数与变异系数

五、中印城市化空间变异的动力机制分析

解释城市化推进的理论有很多，如推拉理论引起的人口迁移、规模经济理论、人力资本和知识信息的外溢、来自政府推动的外生增长、城市作为区域增长极对周边生产要素的吸引以及城市的自组织等等。①Romer，P.M.“Increasing Returns and Long-Run Growth”. Journal of Political Economy，vol.94，No.10，1986，PP.1002-1037.②Lucas，R.E.J.“On the Mechanics of Economic Development”. Journal of Monetary Economy，vol.22，No.7，1988，PP.3-42.③Hansen，N.M.“Unbalanced Growth and Regional Development”. Western Economic Journal，No.4，1967，PP.3-14.可以结合这些理论来分析中印在城市化过程中的动力机制。

（一）中印城市化的动力来源

（1）产业结构的作用

产业结构对城市化的推动已经是老生常谈，一般来说，第一产业的技术发展释放出了多余的劳动力，可以为第二产业和第三产业提供劳动供给；第二产业和第三产业一般布局在城市，吸纳第一产业产生的过剩的劳动力，从而推进了城市化的进程。但第二产业相对于第三产业来说人口的吸纳能力更强，分别用工业占GDP的比重和服务业占GDP的比重作为衡量产业结构的指标。

（2）人力资本

一个地区劳动者的素质越高越容易产生知识外溢，低技能的劳动者往往是这一外溢的收益者。从城市的角度来看，知识外溢促进城市经济发展，从而推动城市化进程。另一方面，第二产业和第三产业需要的劳动力也要具备基本的劳动技能。用成人识字率和大学总体入学率来衡量劳动者素质。

（3）经济开放度

一个地区的经济开放度越高，则这个地区的经济活力越强，生产要素流动越充分，外来的一些技术和经验通过本地化可以明显地推动经济增长，城市化率也因此应该更高。这里用FDI来衡量一个地区的经济开放度。

（4）政府的作用

政府在城市化过程中的作用是显而易见的，历史的经验表明，政府的一些制度或政策安排往往会对城市化带来极大的影响。如中国大跃进时期城市化的快速上升以及文化大改革时期的严重倒退。中印政府在城市化过程中扮演的角色是有显著差异的。中国政府在城市化过程中的态度更为积极，这有多方面的原因：（1）人口的城市化可以释放出更多的土地，满足土地财政的需求；（2）城市化可以推动经济发展；（3）人口的城市化在一定程度上可以解决城市的劳动力短缺问题。中国政府期望通过农村人口向城市人口的转移来减少农村的贫困。而印度政府则采取了相反的做法。印度于2005年制定了NREGA（National Rural Employment Guarantee Act），④2009－2010年更名为Mahatma Gandhi NREGA，这个法案在2008年已经覆盖了印度所有地区，具体做法是在每一财政年度为农村每一个家庭中自愿从事非技术性的手工劳作的成年人提供至少100天的保证收入的工作。这一法案旨在为农村地区居民的基本生活提供保障。印度的城市人口增长在很大程度上是城市人口的自然增长，①根据HPEC发布的印度城市基础设施和服务发展报告中提供的数据，印度在1991－2001年的城市人口增长中，城市人口的自然增长占到59.2%，人口从农村向城市的迁移只占到21.1%；另外有9.9%来自城市边界的扩大，9.7%来自于重新分类。而非外来人口的迁入。这可能是因为印度城市就业中75%以上都是非正规就业，②陈吉祥：《论城市化进程中的印度非正规就业》，《南亚研究季刊》2010第4期。就业的不稳定导致印度的城市贫困以及贫民窟问题一直比较严重。可以用政府在NREGA上的投资来衡量印度政府在城市化过程中的作用。

（5）推拉因素

推拉理论认为，农村人口向城市人口的迁移依赖于农村的推力与城市的拉力。前面提到，印度政府在这个过程中甚至人为减少了农村的推力作用。除此以外，城乡的收入差距、城市的基础设施建设可以对移民产生较为强大的拉力。印度城市的住房短缺和中国城市的高房价都会对人口向城市的迁移产生抑制作用。受两国数据可获取和可对比性的限制，暂时没有找到可以用于计算的数据。

（6）空间溢出效应

从前文中印两国城市化的空间分布规律可以看出，中印的城市化率都呈现出一定的空间梯度特征，城市化高的地区一般经济比较发达，其经济发展及生产要素在空间上的扩散都会影响周边地区的城市化率。

分别计算中印城市化率的Morans’I以及两次人口普查时城市化率增长的Morans’I（见图3和图4），可以看到：（1）中印两国的城市化率都在一定程度上呈现出空间上的相关性，并且，中国的城市化在这一点上的表现更为明显，城市化率高的地区其周边的地区城市化也较高，城市化率低的地区其周边地区的城市化率也低；（2）中印两国的城市化率增长在空间呈现出混沌的特征，没有明显的相关性，Morans’I指数也很低。

有一些文献认为印度的种姓制度在思想传统上限制了农村劳动力的自由流动，③程姝、韩学平：《印度城市化进程中农村劳动力转移对中国的启示》，《世界农业》2013第4期。这的确是事实。但笔者认为，相对于农村，印度城市中的种姓观念要淡薄得多，这也可能使得种姓相对处于劣势地位的农民放弃农村“熟人”社会，转而进入城市的“陌生人”社会。这样，种姓制度反而会促进城市增长，但由于数据限制，这一点很难去验证。

（二）数据来源及说明

印度的数据均采集2011年数据，因为笔者能获取到的各州城市化率的数据来自于印度最近的一次人口普查，也就是2011年。在印度的数据中，除NREGA投资数据来自于《印度统计年鉴2015》外，其它的数据均来自于CEIC。

中国的数据中，2010年各省城市化率和识字率的数据来自中国统计局公布的第六次人口普查；各省的FDI来自《中国固定资产投资统计年鉴2011》；其它数据均来自《中国统计年鉴2011》。因为没有找到各省的大学总体入学率，用各省的大专以上人口的占比进行了替代以衡量人力资本（见表8）。

（三）结果分析

如表9所示，首先，分别考察产业结构、人力资本、经济外向度以及政府作用对城市化的影响。结果发现：（1）产业结构对印度的城市化率没有影响，但对中国的城市化率有非常明显的影响；（2）人力资本对中印两国的城市化都产生了影响，人力资本越高的地区，城市化率也越高；（3）经济的外向度对城市化产生了正向影响；（4）印度政府的NREGA计划对印度的城市化率产生了负向的影响，该计划投入越高的地区，城市化率也越低。（4）中印两国城市化率的影响因素中，人力资本起到的作用最大，其次的影响因素在印度分别为NREGA投资和经济外向度，在中国为产业结构和经济外向度。

图3 中国2010年城市化率（左）和十年间城市化率增长（右）的空间溢出

图4 印度2011年城市化率（左）和十年间城市化率增长（右）的空间溢出

表8 主要变量的描述统计

表9 中印城市化动力机制的回归模型①

然后，将所有的影响因素放入模型，分析各变量作用彼此控制后对城市化率的影响，发现：（1）在印度，对城市化率产生影响的因素主要是识字率和经济外向度，整个模型只解释了城市化变化的58.8%；在中国，前面提到的所有因素对城市化的影响仍然是显著的，整个模型解释了城市化变化的88.8%。这说明，在印度对城市化产生影响的因素比较复杂，还有一些可能会影响城市化的因素并没有被捕捉到；而在中国，影响城市化的因素大部分已经包含在了模型中。（2）在印度，由于教育的普及性不足，识字率在促进城市化的作用上远大于大学总体入学率，应进一步普及初级教育；在中国，识字率对城市化的影响虽然显著，但因为整体上的识字率已经比较高，所以识字率的增长对城市化的影响系数远小于受高等教育的人口增长的影响。而受高等教育的人口每增长1%，城市化率将会增长1.228%。（3）从经济的外向度来看，中国经济的外向度对城市化的促进略大于印度：中国的外商直接投资每增加1%，城市化率则增长0.017%；印度的外商直接投资每增加1%，城市化率增长0.016%。（4）考虑全模型时，印度的NREGA项目对城市化的影响已不显著，t值约为0.8，但也可能是样本容量过小导致的，这主要是受数据的可获得性的限制。

六、结论

中印在城市规模及划分标准上存在巨大差异：中国城市的人口大多集中在50－300万之间的大城市和中等城市，人口在城市规模上的分布为纺锤型；而在印度10万－20万人口的城市占到城市总数的80%以上，人口在城市规模上的分布表现为金字塔型。印度超级城市的人口容量大概只有中国的一半，但其在城市总人口中的占比远远高于中国。

从时间上看，建国初期，印度的城市化率高于中国6.5个百分点，但由于增长速度相对比较平稳缓慢，60年后反而比中国低了20%。从空间上看，中印的城市化都呈现出了梯度变化的规律，说明城市化存在一定的空间溢出效应。非常明显的是，沿海地区都是两国城市化率相对较高的地区。在城市化的空间变异上，中国和印度都呈现出收敛的态势，但印度在空间上的变异要远高于中国。

分析中印城市化的动力发现：（1）人力资本在两国的城市化中都是最重要的因素，在中国更重要的是高等教育的作用，而在印度以识字率为代表的初等教育则扮演了更重要的角色。（2）非农产业的发展对中国城市化的推进作用非常明显，对印度的城市化却几乎没有作用。印度产业的发展与印度的人口素质产生了明显的错配，导致大量人口被屏蔽在产业发展之外，非常不利于印度的城市化和现代化。（3）经济的外向度对两国的城市化都有正面作用。

对比中印的城市化动力机制可以得出以下几点启示：（1）重视城市化中人的作用。在印度需要大力普及基础教育，而在中国则需要注重高级人才特别是创新型人才的培养。（2）产业发展不能脱离本国生产要素的实际，特别是劳动力的实际状况，服务业的发展离不开本国工业发展的支撑，对大国来说经济上需要对外交往，但不能依附于对外交往。（3）注重城市发展的外溢性，政策上应支持而非限制人口的自由流动，这也有利于资金、技术等生产要素的外溢，有利于推动城市群发展，减少城市空间发展失衡，否则，将带来明显的效率损失。

（责任编辑：徐澍）

City Size，Spatial and Temporal Changes Mechanism of Urbanization in India and China

LI Wenjing1，LIU Hong2
（1.School of Social and Public Administration，East China University of Science and Technology，Shanghai 200237，China；2.School of Economics，MinZu University of China，Beijing 100081，China）

As the most two populous developing countries，India and China are in the process of urbanization. The comparison of the urbanization of the two countries will help us understand some mechanisms of it.There are massive differences in city size between China and India.The city size structure of India is pyramidal and that of China is spindle-shaped.The urban space structure is gradient in both India and China.The coastal area are more urbanized and the inland area are less urbanized.Human resources play the most important role in urbanization in both countries.National industrialization and modernization should match the human resources condition.The government shouldn’t set barriers for migration，which will lead to efficiency loss.

urbanization；India；China；city size；space

本文系中央高校基本科研业务费专项资金WE1323002的阶段性成果，同时也受上海市重点学科建设项目“社会学”(B501)资助。

李文静（1980－），女，华东理工大学社会与公共管理学院行政管理系讲师，主要从事应用经济学研究；刘红（1976-），女，中央民族大学经济学院副教授，研究方向为区域经济、民族经济。

F291.1

A

1008-7672（2015）05-0037-12

虽然中印的城市化率存在一定的空间溢出效应，但将回归模型中加入表中的自变量以后，发现残差项的Morans’I指数并不显著，所以笔者认为表中的这些变量已经解释了城市化空间溢出效应存在的原因，没有再继续使用空间误差模型或空间滞后模型。另外，笔者曾尝试在模型中加入GDP的对数，控制经济增长对城市化的影响，发现不管是中国还是印度，这个系数都非常不显著，并且对其它系数的影响不大，因此没有再将其放入模型中。