要素市场扭曲抑制了城镇化效率提升吗

阚大学

[内容摘要]现有研究较少关注中国要素市场扭曲这一特征事实对城镇化效率的影响。本文构建空间动态面板模型，运用空间纠正系统GMM法实证发现要素市场扭曲和城镇化效率均存在空间自相关，城镇化效率存在空间溢出效应；要素市场扭曲程度越高，城镇化效率越低，要素市场扭曲通过抑制技术进步、产业结构升级、资源利用效率提升、人力资本增加、金融深化以及加剧环境污染，提高非期望产出降低了城镇化效率，通过促进基础设施建设与经济增长提高了城镇化效率；分区域和分城市类型，要素市场扭曲均降低了三大区域和三类城市城镇化效率，但要素市场扭曲对东部地区和地级以上城市城镇化效率的负面影响较小，对中西部地区、地级市和县级市城镇化效率的负面影响较大。据此，需推进要素市场的市场化进程，提高城镇化效率。

[关键词]要素市场扭曲；城镇化效率；空间纠正系统GMM法

一、引言

1978年以来，中国城镇化率大幅提高，2015年已达56.10%，提高了近40个百分点，但与之伴随的是中国城镇化进程出现了较多问题，其中之一就是城镇化效率较低。主要表现为城镇化各要素投入较多，期望产出较低，非期望产出较高。那么，如何提高中国城镇化效率，为政府部门提出有针对性的对策建议，显然是一个值得思考和极具现实意义的问题。也因此，探讨中国城镇化效率的影响因素逐渐成为学者们最为关注的热点之一。在中国渐进增量式改革中各级地方政府为了招商引资、增加就业和GDP增长，对劳动力、资本、土地、资源等各种要素的价格和配置进行干预和控制，造成了要素流动障碍、要素价格刚性、要素价格差别化以及要素价格的低估，最终导致了要素市场扭曲。要素市场扭曲通过影响技术进步、产业结构、资源利用效率、人力资本、金融深化等形成粗放型增长方式的锁定效应，作用于城镇化效率。因此，本研究将关注要素市场扭曲对中国城镇化效率产生的影响，丰富现有文献。

二、文献综述

目前，学术界主要是研究城镇化效率的影响因素。国外学者关于城镇化效率研究成果多侧重不同城镇化模式的效率差异比较分析，对于城镇化效率的影响因素关注较少，Sveikauskas，Pmdhomme and Lee实证分析了城市规模对城市效率的影响。国内学者主要侧重城镇化效率的内涵与测度，少数学者则关注哪些因素影响了城镇化效率。如戴永安基于城市面板数据实证发现城市的初始状态、区位、空间集聚水平、产业结构效益与基础设施水平对城市化效率存显著的正向作用，人口因素和政府的作用却限制了城市化效率的提高；陈立泰和梁超运用超越对数生产函数随机前沿模型，基于地级及以上城市面板数据，实证研究了人口密度、市区规模、产业结构和政府政策对城镇化效率的影响；万庆等则基于2003—2011年中国22个城市群数据，利用SBM方法和Tobit模型实证，发现产业结构和技术进步对中国城市群城市化效率具有显著影响。

上述关于城镇化效率影响因素的分析较为深入，但上述文献均未在研究时纳入要素市场扭曲这一因素。同时，学术界主要研究了要素市场扭曲对生产率、能源效率、企业研发、自主创新、出口、产业升级、投资消费、就业、国际技术溢出、居民收入差距与收入分配、环境污染等方面的影响，并未分析要素市场扭曲对城镇化效率的影响。辜胜阻和刘江日认为，“要素驱动”的城镇化发展模式难以为继，必须向“创新驱动”转变；吴华和武健、权衡则认为需提高要素流动性、推进要素市场化改革、实现城乡要素相协调促进新型城镇化。这两篇文献均是依据目前城镇化出现的问题提出的对策，并未分析要素市场扭曲对城镇化效率的影响机理。徐敏和姜勇、韩秀丽和张莉琴检验了市场化程度对城镇化水平的影响，但并未考察要素市场扭曲对城镇化效率的影响。

同时，上述实证文献在研究方法和指标测度方面还存在不足：（1）未考虑到空间溢出效应，均使用系统广义矩估计法克服内生性问题，但其存在诸如参数估计结果有偏、检验统计量偏大等缺陷，且系统广义矩估计法适用条件更为严格，要求经济处于稳态均衡附近，这不太符合我国现实情况。（2）在测度城镇化效率时，采用的是传统的DEA模型、随机前沿模型和SBM模型。其中，传统的DEA模型假设条件过于严格，与现实产生背离，且未考虑投入产出松弛性问题，测度结果不可靠；随机前沿模型又无法同时模拟期望产出和非期望产出的情形；SBM模型虽然弥补了上述不足，但是以损失效率前沿投影值的原始比例信息为代价，并且在线性规划求解过程中，SBM模型暴露出不足，即取零值和正值的最优松弛具有显著的差别。且在测度城镇化效率时，多采用人口城镇化水平作为产出指标，测度的仅是人口城镇化效率。

本文将区别现有研究：（1）构建EBM模型克服上述三种模型的不足来测度城镇化效率，考虑到空间溢出效应，运用空间纠正系统广义矩估计法，克服内生性问题，首次实证检验要素市场扭曲对中国城镇化效率的影响；（2）由于不同地区和不同类型城市要素市场的市场化进程不一致，将进一步实证分析要素市场扭曲对不同地区和不同类型城市城镇化效率的影响。

三、模型构建、变量测度和数据说明

（一）模型构建

为了测度城镇化效率，根据Tone（2010）方法估算出劳动力、资本、土地三种投入要素的核心参数和权重，然后依据上述BEM模型测度出包含期望产出（为人口、经济、社会和空间城镇化水平）和非期望产出（环境污染）的城镇化效率值。采用城市建成区面积、市区非农从业人员数分别测度土地投入和劳动力投入；借鉴戴永安（2010）的做法，使用永续盘存法对城市的固定资产投资进行计算得到城市资本投入；使用非农业人口与年末总人口比值、市辖区非农经济生产总值、市区人均社会品零售总额、建成区面积与市辖区总面积之比来分别衡量人口、经济、社会和空间城镇化水平。其中，对各城市市辖区非农经济生产总值原始数据用国内生产总值折算指数（以2001年为100）进行处理。另选取工业废水、废气、SO₂、烟尘、粉尘、固体废弃物排放量六类环境污染度量指标，采用熵权法计算环境污染综合指数来衡量环境污染。

2.要素市场扭曲

目前主要有生产函数法、随机前沿分析法、影子价格法和可计算一般均衡法，每种方法均有优缺点，张杰等（2011）则构造了两个指标来测度要素市场扭曲：一个是（产品市场市场化指数-要素市场市场化指数）/产品市场市场化指数，另一个是（总体市场市场化指数-要素市场市场化指数）/总体市场市场化指数。本研究则采用这两个指标的平均值来衡量，进而更准确的测度。各城市产品市场、要素市场、总体市场的市场化指数数据则依据樊纲等（2012）的方法计算得到。

3.其他控制变量

采用二、三产业产值与国内生产总值的比值、国内生产总值与劳动力的比值、国内生产总值与能源消费总量之比、平均受教育程度、金融相关率与金融系统效率的平均值、人均拥有城镇道路面积、人均国内生产总值、市辖区人口密度、市辖区年末总人口分别测度产业结构、技术进步、资源利用效率、人力资本、金融深化、基础设施水平、经济增长、人口密度、城市规模，并对各城市国内生产总值原始数据用国内生产总值折算指数（以2001年为100）处理。

上述测度中所用到的原始数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国县（市）社会经济统计年鉴》以及各城市统计年鉴和统计公报。

四、实证分析

（一）空间自相关检验

为了检验要素市场扭曲和城镇化效率是否存在空间自相关，本文运用MoranI指数来检验，公式如下：

由图1可知，2001—2013年要素市场扭曲和城镇化效率的MoranI值呈现一定的波动，但均大于0，说明我国要素市场扭曲和城镇化效率的空间差异现象并不是随机产生的，而是表现出相似值之间的空间集群，要素市场扭曲和城镇化效率在全局上表现出较强的空间依赖特征，具有相对较高要素市场扭曲程度的城市倾向于接近其他较高城市，具有相对较低要素市场扭曲程度的城市趋于和其他较低城市相邻。同样，具有相对较高城镇化效率的城市倾向于接近其他较高城市，具有相对较低城镇化效率的城市趋于和其他较低城市相邻。进一步可知，具有相对较高要素市场扭曲程度的城市和相对较低城镇化效率的城市存在空间相关性，具有相对较低要素市场扭曲程度的城市和相对较高城镇化效率的城市存在空间相关性，城市要素市场扭曲和城镇化效率具有明显的负相关关系。

（二）空间动态面板模型选择和相关检验

由上述检验结果可知，需引入空间计量模型进行实证研究，但还需判断是空间动态面板误差模型还是空间动态面板滞后模型，这里采用Anselin and Rey（1991）提出的判别准则进行判断。即依据LM（lag）、LM（error）、Robust LM（1ag）和Robust LM（error）检验统计量的显著性来选择相应模型。从表1中可知，LM（lag）统计量和Robust LM（lag）统计量分别比LM（error）统计量和Robust LM（error）统计量更为显著。故估计时选择后者。此外，估计前，为了防止产生缪误回归结果，本文已经进行了平稳性检验和协整关系检验，发现变量为一阶单整，存在协整关系。同时检验了变量间的相关性，发现所有相关系数均低于规定临界值，且VIF值均小于10，因此，不存在严重的多重共线性问题。

（三）实证结果分析

1.全国和区域层面的实证结果

采用Jacobs etal（2009）提出的空间纠正系统GMM法估计，既克服了内生性问题，也减少了空间权重矩阵设定对空间效应检验结果和空间模型估计结果产生的影响。具体估计结果见表2。

（1）要素市场扭曲程度越高，城镇化效率越低。从表2可知，模型1是没有控制交叉项的估计结果，其中模型1中变量Factor的估计系数为负，在5%的水平上显著，说明在其他条件不变情况下，要素市场扭曲程度越高，城镇化效率越低。在模型2中加入了Factor×TE、Factor×IS、Factor×EU、Factor×EN、Factor×HU、Factor×FD、Factor×Ⅱ、Factor×ES交叉项进行检验。结果发现，变量Factor的估计系数依然显著为负，Factor变量提高1%，城镇化效率下降0.156%，说明要素市场扭曲程度越高，中国城镇化效率越低。原因在于，要素市场扭曲通过抑制技术进步、不利于产业结构升级、抑制资源利用效率提升、加剧环境污染，提高非期望产出、不利于人力资本形成和金融深化对城镇化效率的降低作用大于其通过促进基础设施建设和经济增长对城镇化效率的提高作用。这从交叉项的估计系数可以看出，Factor×TE、Factor×Is、Factor×EU、Factor×EN、Factor×HU、Factor×FD的估计系数均在不同水平上显著为负，Factor×Ⅱ、Factor×ES的估计系数分别显著为正。这也证实了要素市场扭曲通过抑制技术进步等渠道降低了城镇化效率，通过促进基础设施建设和经济增长提高了城镇化效率。

至于其他控制变量，TE、IS、EU、HU、FD、Ⅱ、ES的估计系数均为正值，且分别在不同水平上显著，表明技术进步、产业结构、资源利用效率、人力资本、金融深化、基础设施水平、经济增长与城镇化效率均呈正相关关系，技术进步、产业结构升级、资源利用效率提升、人力资本增加、金融深化、基础设施水平提高以及经济增长促进了中国城镇化效率提高，除了基础设施建设变量的估计系数较大外，其他变量的估计系数均较小，说明中国技术进步不够明显，产业结构优化力度较弱，高端制造业和现代服务业比重较低，资源利用效率不高，人力资本水平和金融发展水平较低，经济增长质量不高，致使对城镇化效率的提高作用不大。EN的估计系数在5%的水平上显著为负值，说明环境污染与城镇化效率均呈负相关关系，环境污染恶化导致中国城镇化效率降低，环境污染变量提高1%，城镇化效率降低0.096%。可见，该估计系数相对较大，表明环境污染是影响城镇化效率较为明显的负面因素。因此，中国走新型城镇化道路，提高城镇化效率，急需治理环境污染。PD和CS的估计系数均为正值，但均未通过显著性检验，说明人口密度和城市规模并未显著提高城镇化效率。原因在于：前者对人口、社会城镇化效率虽然产生了提升作用，但其对空间城镇化效率产生了负面影响，对经济城镇化效率的影响不显著；后者虽促进了空间城镇化效率提高，但不利于人口和经济城镇化效率提高，对社会城镇化效率的影响不显著。

（2）分区域来看，三大区域要素市场扭曲均导致城镇化效率下降，其中东部地区要素市场扭曲对城镇化效率的负面影响最小。从表2可知，模型3、模型5和模型7中变量Factor的估计系数均显著为负，Factor变量提高1%，三个模型中城镇化效率分别下降0.119%、0.213%、0.249%，说明在其他条件不变情况下，三大区域要素市场扭曲均导致城镇化效率下降。但比较而言，东部地区Factor的估计系数最小，表明该地区要素市场扭曲对城镇化效率的负面影响最小，原因可能在于相对中西部地区，东部地区由于政策环境较为开放，政府对要素市场干预程度相对较低。在模型4、模型6、模型8中加入了要素市场扭曲与技术进步、产业结构等交叉项。结果发现三大区域要素市场扭曲也均显著降低了城镇化效率。这从三大区域的交叉项估计系数可知，这也证实了三大区域要素市场扭曲通过抑制技术进步等渠道降低了城镇化效率，通过促进基础设施建设和经济增长提高了城镇化效率。同时比较三大区域的交叉项估计系数可知，与中西部地区相比，东部地区要素市场扭曲通过抑制技术进步等渠道对城镇化效率产生的负面影响均较小；同时与中西部地区相比，该地区要素市场扭曲通过促进基础设施建设和经济增长对城镇化效率产生的正面促进作用较大，致使东部地区要素市场扭曲导致城镇化效率的下降幅度最小。

至于其他控制变量，三大区域TE、Is、EU、HU、FD、Ⅱ、ES的估计系数均为正值，且均通过了显著性检验，说明三大区域技术进步、产业结构、资源利用效率、人力资本、金融深化、基础设施水平、经济增长均促进了各自区域城镇化效率提高。但比较三大区域上述变量的估计系数可知，中西部地区各变量的估计系数均较小，东部地区各变量的估计系数均较大。这说明与中西部地区相比，东部地区技术进步较为显著，产业结构升级更为明显，高端制造业、高新技术产业和现代服务业比重较高，资源利用效率较高，人力资本水平和金融发展水平较高，经济增长质量更高，致使对城镇化效率的促进作用较大。三大区域EN的估计系数均显著为负值，说明三大区域的环境污染导致各自区域城镇化效率降低，但比较发现，东部地区的估计系数较小，说明东部地区环境污染对城镇化效率的负面影响较低。此外，三大区域PD和CS的估计系数也均为正值，但也均未通过显著性检验，说明人口密度和城市规模并未显著提高三大区域城镇化效率。

（3）城镇化效率存在空间溢出效应。从表2可知，所有回归滞后项参数P均显著为正，这表明城镇化效率受相邻城市城镇化效率影响，相邻城市城镇化效率提高对本地区有显著影响，即城镇化效率存在空间溢出效应。

2.分城市类型的实证结果

将城市分为地级以上城市、地级市和县级市三类进行实证检验，其中地级以上城市包括直辖市、省会城市和副省级城市。具体估计结果如表3所示。

首先，从表3中可知，模型1、模型3和模型5中变量Factor的估计系数均显著为负，说明在其他条件不变的情况下，要素市场扭曲均不利于三类城市城镇化效率提高，但比较三个模型中的估计系数可知，要素市场扭曲对地级以上城市城镇化效率的负面影响最小，原因可能在于相对地级市和县级市，地级以上城市劳动力要素市场流动性较强，金融发展水平较高，资本市场较为发达，政府对劳动、资本和土地等要素市场干预程度相对较低，要素市场扭曲程度较小。

其次，在模型2、模型4、模型6中加入了Factor×TE、Factor×IS等交叉项。结果发现，三类城市要素市场扭曲均显著降低了城镇化效率。模型2、模型4、模型6中Factor×TE、Fac-tor×IS、Factor×EU、Factor×EN、Factor×HU、Factor×FD的估计系数均显著为负，Factor×Ⅱ、Factor×Es的估计系数均显著为正，说明三类城市要素市场扭曲通过抑制技术进步等渠道降低了城镇化效率，通过促进基础设施建设和经济增长提高了城镇化效率。进一步从具体估计系数可知，三类城市要素市场扭曲对城镇化效率的降低作用均大于提高作用；且与地级以上城市相比，地级市和县级市要素市场扭曲通过抑制技术进步等渠道对城镇化效率产生的负面影响较大，通过促进基础设施建设和经济增长对城镇化效率产生的正面影响较小。

最后，至于其他控制变量，三类城市TE、IS、EU、HU、FD、Ⅱ、ES的估计系数均显著为正，说明技术进步、产业结构、资源利用效率、人力资本、金融深化、基础设施水平、经济增长均促进了三类城市城镇化效率的提高，但比较发现地级市和县级市的估计系数均较小，地级以上城市的估计系数均较大，说明与地级以上城市相比，地级市和县级市技术进步缓慢，产业结构较为低端，劳动密集型企业和传统服务业比重偏高，资源利用效率低下，人力资本水平和金融发展水平较低，基础设施落后，经济增长效率较低，致使对城镇化效率的正面影响较小。三类城市EN的估计系数显著为负，说明三类城市的环境污染对城镇化效率产生了负面影响。比较三类城市的估计系数发现，地级市和县级市的估计系数均较大，地级以上城市的估计系数均较小，说明与地级以上城市相比，地级市和县级市的环境污染对城镇化效率的负面影响较大。此外，三类城市PD和CS的估计系数也均为正值，但并不显著，说明人口密度和城市规模并未显著提高三大城市城镇化效率。

五、结论与政策建议

基于2001—2013年城市面板数据，本文构建了空间动态面板模型，运用MoranI指数和空间纠正系统GMM法实证研究了要素市场扭曲对城镇化效率的影响。主要得到以下结论：

一是要素市场扭曲和城镇化效率均存在空间自相关，城镇化效率存在空间溢出效应，相邻城市城镇化效率有趋同之势；要素市场扭曲程度越高，城镇化效率越低，要素市场扭曲通过抑制技术进步、不利于产业结构升级、抑制资源利用效率提升、加剧环境污染，提高非期望产出、不利于人力资本形成和金融深化等降低了城镇化效率，通过促进基础设施建设和经济增长提高了城镇化效率。因此，从全国层面而言，需推进要素市场的市场化进程，以提高城镇化效率。具体是需改革户籍制度和档案制度，促进城乡劳动力和高层次人才自由流动，同时加强工会力量，提高工人谈判能力，降低劳动力市场扭曲程度；深化金融制度改革，加快推进利率市场化，消除金融抑制，降低资本市场扭曲程度；加快财税制度改革，并完善工业用地招标、拍卖、挂牌出让制度，推进土地价格市场形成机制，降低土地市场扭曲程度；加快资源性产品价格市场化机制改革，减少政府干预和政府管制，降低资源要素市场扭曲程度。在制定上述政策推进要素市场市场化进程时，政府需考虑城市间的溢出效应。这需要政府深化要素市场改革，消除城市间行政壁垒，实现跨城市协调与合作，进而提高全国层面要素市场的市场化程度。

二是三大区域要素市场扭曲均导致城镇化效率下降，东部地区要素市场扭曲对城镇化效率的负面影响最小，中西部地区要素市场扭曲通过抑制技术进步、不利于产业结构升级等渠道对城镇化效率产生的负面影响更大于通过促进基础设施建设和经济增长对城镇化效率产生的正面影响；要素市场扭曲也均不利于三类城市城镇化效率提高，其中要素市场扭曲对地级以上城市城镇化效率的负面影响较小，对地级市和县级市城镇化效率降低的作用较大。据此，三大区域及各城市均需推进要素市场的市场化进程，提高城镇化效率。各个城市政府在制定推进要素市场化进程的区域政策时，既要考虑本城市特点，也需考虑相邻城市要素市场扭曲对本地城镇化效率产生的空间溢出效应。当然，三大区域及各城市推进要素市场化进程会影响经济增长，对城镇化效率产生不利影响，但这显然低于要素市场化进程推进带来的技术进步、产业结构升级等对城镇化效率产生的有利影响；且前者只是在短期内出现，要素市场化进程推进最终会通过促进技术进步、产业结构升级、资源利用效率提升、环境质量改善、人力资本增加、金融深化等促进各区域及各城市经济内涵式发展，这有助于长期提高城镇化效率。