内容摘要：我国正经历着快速城市化，而城市化有着自身客观规律。基于此考虑，本文以1980-2010年我国宏观时间序列数据作为样本，引入人均GDP、非农产业GDP比重、农村与城市人均固定资产投资之比等变量，利用Logit函数对我国城市化进行实证研究。研究结果表明，非农产业占GDP比重、农村与城市人均固定资产投资之比的提高，对我国城市化的影响较为简单，只有促进作用，而人均GDP增长对我国城市化影响则非常复杂，其在达到一定临界点之前，对城市化进程起负面作用，一旦人均GDP突破临界点之后，其增长对我国城市化进程会产生正向影响。

　　关键词：人均GDP 非农产业占GDP比重 人均固定资产之比

　　引言

　　世界城市化发端于18世纪60年代欧洲工业革命，伴随着城市化的发展，国外学者积极探索其规律。如德国经济学家J.H.von Thunen（1826）提出了“孤立国”的假想， W.Christaller（1933）认为如果某个区域的人口分布是均匀的，就会形成中心地商业区位的六边形网络。国外学者对城市化还进行了大量实证研究。如Rosen和 Resnick（1980）利用帕累托定律拟合了44个国家的城市规模分布模型。美国地理经济学家Northam（1979） 则将城市化发展过程总结为“S”型曲线，他认为可以用 Logistic 增长模型模拟城镇化进程，并提出了著名的城市化三段论。

　　张培刚最早研究我国城市化问题，他指出，工业对劳动力的需求弹性大于农业，是经济重心由农业转向非农业的主要原因。此后，辜胜祖（1991）、赵红梅（2007）、段瑞君和安虎森（2009）、简新华和黄锟（2010）及郝寿义，范晓莉（2012）等学者都采用建模的方式研究了我国城市发展特点，但基于Logit函数的实证研究却不多见，因此，基于Logit函数对我国城市化进行实证研究，以期全面勾勒出我国城市化发展的全景。

　　模型设计

　　（一）初始模型设计

　　我国的城市化具有典型的二元结构特征，本文引入人均GDP、非农产业占GDP比重、农村与城市人均固定资产投资之比等因素，结合Logit函数的特征，基于修正的Logit函数对我国城市化的问题进行实证研究。考虑该函数的特性与城市化过程有一定相似性，选取修正的Logit函数作为我国城市化实证研究模型，初始模型（模型（1））如下：

　　（1）

　　1.变量解释。Yt表示第t年我国城市化率；GDPt表示第t年我国国内生产总值，单位亿元；gdpt表示第t年非农产业的总产值，单位亿元；Mt、MRt、MUt分别表示第t年的总人口、农村人口、城市人口；IRt、IUt分别表示第t年农村和城市固定资产投资；ut为第t期的随机干扰项，其中。因此，、、分别表示第t年我国人均GDP、非农产业占我国GDP比重、农村与城镇人均固定资产投资之比。模型（1）表明，我国城市化水平，不但受到人均GDP和其平方项影响，而且还受非农产业占GDP比重的平方项、农村与城市年人均固定资产投资之比的平方项影响。

　　2.参数解释。α<0（如果α>0的话，当人均GDP趋向于零时，城市化水平反而超过50%，显然不合理）；β1和β2与零的大小关系不确定，因为，正常情况下城市化水平应该与人均GDP正相关性，但当引入人均GDP的平方项之后，情况变得更为复杂，因此，这两个参数与零的大小关系不确定；γ>0、δ>0，这两个待估参数之所以大于零，主要因为一国城市化，根源于该国非农产业的扩张和该国政府对农村固定资产投资力度，前一个因素对城市化起拉动作用，后一个因素起推动作用。

　　（二）估计模型设计

　　1.初始模型转换。由于模型（1）属于非线性模型，无法直接估计，需要对其进行线性转换。因此，经过简单代数运算，取自然对数之后，模型（1）转换成模型（2），具体如下：

　　（2）

　　2.估计模型设计。为了进一步简化，方便估计，需要对模型（2）进行变量代换，具体如下：

　　因此，经过简单代数运算、取自然对数和变量代换之后，模型（1）转换成为多元一阶线性总体回归模型（3），具体形式如下：

　　F=α+β1X1+β2X2+γX3+δX4+ut （3）

　　根据模型（3）可知，实际估计的样本回归模型形式为式（4），具体如下：

　　（4）

　　实证分析

　　（一）样本选取

　　为对我国城市化问题进行研究，模型（4）利用我国1980-2010年国民经济宏观时间序列数据作为样本（未包括港澳台地区的数据）进行实证分析。数据来源于《新中国55年统计资料汇编》（2005）和《中国统计年鉴》（2011）。其中，GDP和固定资产投资额单位为亿元人民币；人口单位为万人。考虑到物价变动的影响，统一使用GDP平减指数，把GDP和固定资产投资换算成2010年不变价值。

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