基于分位回归法的地区城市化经济效率实证分析
本文作者(陈晓毅),请您在阅读本文时尊重作者版权。
◆ 中图分类号：F062 献标识码：A
内容摘要：理论界对于城市化经济效率的研究，主要是从总体上分析城市化影响社会经济各方面的效率。本文利用分位回归模型，对我国城市化发展促进经济增长、产业结构转化、城镇就业和城乡收入差距缩小的效率进行了定量分析，更为细致和深入地研究了城市化各方面经济效率。基于分位回归结果，文章提出了相应的建议，以期提高城市化的经济效率。
关键词：城市化 分位回归法 经济效率
城市是人口、财富及文明的集中地，伴随着经济社会发展，城市化已成为全世界一个普遍而重要的现象。改革开放以来，中国城市化在迅速推进的过程中，其经济效率究竟如何？许多学者进行了研究：杨小凯、张永生（2000）利用超边际分析工具建立起简化的城市化模型，认为城市化导致分工进一步深化，形成专业化经济，提高生产效率和降低交易成本，促进经济增长；于春晖（2003）等认为城市化与产业结构的演进是经济发展过程中互相耦合的两个过程：产业结构的升级必然伴随着城市化水平的提高，城市化是产业结构生产方式上的表现，城市化水平和进程也会影响产业结构的演变；杨宜勇（2005）通过对人口城市化与就业发展的动态分析阐述了人口城市化对解决中国就业问题的积极意义，并指出人口城市化滞后与就业不足的主要障碍；周兴文利用非经典时间序列方法研究了城镇居民收入分配与经济增长的关系，指出对城镇居民收入分配不平等扩大影响最大的因素是城市化。这些研究，基本上都是从总体层面上研究城市化某一方面的社会经济效率，本文将分别研究城市化对社会经济各方面的影响，并引入分位回归分析方法，从分位数的角度更深入、细致地分析评价城市化发展的经济效率。
分位回归分析
（一）分位回归法的原理
如果一个学生在一次体检中，他的体重超过z比例的参加这次体检的学生，而低于1-z比例的参加这次体检的学生，那么，他的体重排在全体参加体检的学生的第z分位。按照这个思想，可以得出在参加这次体检的学生中，会有一半的学生体重超过位于中分位的学生，一半的学生的体重低于他。同样的，四分位是将参考群分为四等分，五分位是将参考群分为五等分，十分位则将参考群分为十等分，而其他的分位也大体相同。
分位回归（分量回归）最早由Koenke和Bassett（1978）提出，是用来扩充上述思想的，可以看成是对以古典条件均值模型为基础的普通最小二乘法（OLS）的延伸，OLS用来估计自变量对因变量条件平均数的效果，其假设是不同分布点自变量的效果是相同的。而分位回归则是一种更一般化的估计方法，其目的在于观察分布中不同分位点上自变量的不同作用程度。
与OLS估计相比较，分位数回归的优点在于：其一，它允许所研究的回归参数依因变量的不同分布点变动，不再局限于较为简单的函数关系式，这有助于对现象之间的回归关系进行更为细致的分析；其二，它不对误差项分布做具体的假定，对非正态分布或异常值，它具有较强的耐抗性，因此，其估计结果更加稳健。
在分位回归中，参数估计一般采用加权最小一乘方法（Weighted Least Absolute， WLA），估计第θ个分位回归的目标函数表达式为：
上式中yt和xt（t=1，2，…，n）分别为因变量和自变量，n为样本量，θ既是给定的权重，也是估计中所取的各分位点值（0<θ<1），βθ为各分位点估计系数值，其基本含义是在回归线上方的点（残差为正），其权重为θ，而在回归线下方的点（残差为负），其权重为（1-θ）。当θ=0.5时，即为中位数回归。估计的参数值βθ将随θ值的变化而有所不同。
估计第θ个分位的参数估计值βθ，即是对目标函数Vn（β；θ）的最小化。最小化Vn（β；θ）的一阶条件是：
上式中I为指示函数（Indicator Function），
通过线性规划方法对一阶求解可得到分位回归参数估计值βθ。
（二）模型设置及数据来源
本研究所运用的回归模型设定如下：
rgdpiq=α0q α1quiq ε1iq（1）
cyjgiq=β0q β1quiq ε2iq（2）
jyiq=γ0q γ1quiq ε3iq （3）
srcjiq=λ0q λ1quiq ε4iq（4）
以上各式中，q（=0.1，0.25，0.5，0.75，0.9）表示第q分位，i表示第i个地区（i=1，…30；由于数据的可获得性，西藏自治区除外）；rgdp为2008年全国各省区1990年不变价人均GDP（元），作为反映各地区的经济增长的因变量；cyjg为2008年全国各省区第二、第三产业产值占GDP比重，作为反映产业结构的因变量；jy为2008年全国各省区的失业率，作为反映就业水平的因变量；srcj为2008年全国各省区城乡收入比，作为反映收入差距的因变量，该指标为srcj=城镇人均可支配收入/农村人均纯收入，其中，城镇人均可支配收入与农村人均纯收入均分别按城镇CPI和农村CPI换算为1990的不变价；u为2008年全国各省区城镇人口占总人口的比重，用来反映各地区的城市化水平；ε1~ε4为随机误差项。数据分别从《新中国55年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》获取。
（三）分位回归结果
以式（1）-（4）为研究模型，根据分位回归原理，利用States 10. 0软件进行分位回归模型拟合，另外也进行OLS回归估计，并把两种方法的回归结果同时显示在表1-表4中，以便于做比较。