纪明 钟敏

摘 要：本文利用1997—2016年中国30个省市的空间面板数据，基于农民收入上涨的视角，运用空间计量模型研究中国半城镇化率的空间分布特征与半城镇化率持续上升的影响因素。研究发现：（1）中国人口半城镇化具有显著的空间正自相关性，并且存在自西向东的空间集聚特征；（2）收入上涨显著推升本地区人口半城镇化率，而对周边省市存在显著负向溢出效应；（3）推升本地区人口半城镇化率的主要是教育水平，但是并不显著，反而有强的负向溢出效应，降低本地区人口城镇化率的主要是产业结构变化，但空间溢出效应并不显著。

关键词：农民收入；半城镇化率；空间杜宾模型；新型城镇化

中图分类号：F323.8；F205 文献标识码：A 文章编号：0257-5833（2018）06-0039-13

一、引言及文献综述

20世纪90年代以来，中国政府致力于解决“三农”问题的决策及城镇化战略实施以来，大量农民向城镇快速流动，城镇化进程加速，但大量农民迁移群体仍然呈现着一种“离土不离乡，进厂不进城”、“非农、非城”的半城镇化现象，且这种现象有不断扩大趋势。半城镇化作为城镇化过程中的一种不完全状态，指的是城镇常住人口城镇化率与城镇户籍人口城镇化率之间的差异。至2017年，中国常住人口城镇化率已经达到58.52%，但户籍人口城镇化率2017年仅为42.35%。中国经济发展过程半城镇化对与经济持续稳定发展的影响主要表现在：一方面，流动城市人口的大量涌入滋生了一批特大城市，城市超负荷运转，进城的农民群体却因没有户籍难以融入城市群体。另一方面，年青劳动力从农村的抽调使得“空巢老人”、“留守儿童”等社会问题加剧，并且经济的发展轨道预示着小农的终结但不是农业的终结，大量耕地荒废给我国粮食产业带来压力。如何理解半城镇化的成因及解决新型城镇化建设中的半城镇化问题，已经引起了学者和政府决策层面的重点关注。

针对半城镇化的成因，学术界已经从不同视角进行了较充分的探讨，并得出了许多值得借鉴与运用的结论，代表性的观点主要有三种： 第一，房价因素。房价提高对于城镇化率存在显著抑制作用，房价每上涨一个百分点，半城镇化率上升约0.1894个百分点文乐、彭代彦、覃一冬：《土地供给、房价与中国人口半城镇化》，《中国人口·资源与环境》2017年第4期。，房价的上涨通过产生期望财富效应或耗散财富 Zang，B.，P. Lv.，and Warren. C. M. J，“Housing Prices，Ruralurban MigrantsSettlement Decisions and Their Regional Differences in China.”， Habitat International，Vol.50，2015.pp.149-159.，超过农民迁移群体收入增长速度黄海洲、汪超、王慧：《中国城镇化中住房制度的理论分析框架和相关政策建议》，《国际经济评论》2015年第2期。，间接促进土地财政吴士炜、汪小勤：《土地财政与城镇化协调发展关系—基于空间经济学视角》，《经济理论与经济管理》2017年第8期。等方面对城镇化进程产生影响，并且不同类型的房价对于城镇化的影响不同李永乐等：《不同类型房价对城镇化的影响研究—来自中国省际面板数据的证据》，《中国土地科学》2014年第4期。，房价上涨对不同区域的影响亦不同彭代彦、文乐：《为什么半城镇化率越来越高？—基于房价上涨的分析视角》，《华中师范大学学报》2017年第2期。。第二，制度与政策因素。户籍制度、住房制度国务院发展研究中心和世界银行联合课题组等：《中国：推进高效、包容、可持续的城镇化》，《管理世界》2014年第4期。、农村土地所有权制度Chan，K . W. ，and W. Buckingham，“Is China abolishing the Hukou System？”，The China Quarterly，Vol.195，2008.pp.582-606、财税分税制度秦佳、李建民：《中国人口城镇化的空间差异与影响因素》，《人口研究》2013年第2期。、产业政策苑韶峰等：《人口半城镇化与产业非农化的时空耦合分析—以浙江省67县市为例》，《经济地理》2017年第3期。、城市土地供给政策等均对城镇化率均有一定影响。应对措施主要在于各大制度与政策应与时俱进邹一南：《城镇化的双重失衡与户籍制度改革》，《经济理论与经济管理》2014年第2期。，优先为农民群体落户提供土壤，降低推力，提高拉力，促进落户。第三，城市居住成本因素。各研究结果表明农民迁移群体无法落户的原因在于负担城市居住成本难，居住成本主要包括收入的不足，民工家庭至少工作21年才有足够收入完成城市定居过程李敬、章铮：《民工家庭城市化经济条件分析》，《经济科学》2008年第3期。；相对农村的高物价与房价等王有正等：《半城镇化人群落户中小城镇的意愿及影响机制分析—以成都市近郊为实证》，《干旱区地理》2016年4期。。同时，人力资本的有限导致就业困难，使得农民迁移群体缺乏在城镇可持续生活支撑能力的问题黄江泉、李晓敏：《农民工进城落户的现实困境及政策选择—一个人力资本分析视角》，《经济学家》2014年第5期。，而财产性等收入的提高能有效促进城镇化常文涛：《农民财产性收入与城镇化互动关系—基于1978-2012时间序列数据的分析》，《价格理论与实践》2013年第4期。。

总体上看，现有研究对人口半城镇化成因问题做了有益探索，但也存在一些不足，主要表现在：第一，成果多为理论定性研究，实证研究内容还有待深入扩充；第二，现有实证研究多采用标准面板模型，没有考虑到各地區之间的空间相关性与相互作用的大小，容易使得模型的估计结果有偏。第三，我国区域经济发展具有东中西部梯度发展特征，半城镇化率是否具有空间集聚特征呢？第四，特别重要的是，收入是人口流动的最重要驱动因素，而农民是半城镇化现象形成的最重要主体。1997年以来，农民收入呈现出加速增长的态势，且2005年至2014年期间农民收入提高与半城镇化率几乎以相同速度提高，同时，收入结构也发生剧烈变迁，这些对半城镇化会造成何种影响，现有研究较少涉及。基于此，本文在前人研究基础上，拟基于农民收入增长及结构变迁的分析视角，使用1997-2016年除西藏外中国30个省市的数据，实证考察农民收入变化对人口半城镇化的影响。

二、中国经济发展过程中的半城镇化发展演进趋势

半城镇化率理论计算公式为半城镇人口与城乡总人口之比，但鉴于数据的可得性，本文沿用李爱民的做法，计算公式为：人口半城镇化率=（城镇常住人口数-城镇户籍人口数）/地区总人口*100%。

（一）20世纪90年代以来中国半城镇化率总体变化趋势

自20世纪90年代以来，我国城镇化处于高速且稳定的发展时期，半城镇化的状况主要取决于户籍人口城镇化进程，而户籍人口城镇化率的增长主要在于房价与住房政策、户籍制度与社会保障制度的实施情况。自1997年至今，我国半城镇化主要经过四个阶段（详见图1）：

1997-2002年半城镇化率快速上升阶段。自1997年的亚洲金融风暴到1998年，部分地方政府将住房市场作为经济增长点，房地产改革与货币分房政策的执行使得大量农民群体迁移进入城镇，增大半城镇化率人口基数，同时因为户籍制度与社会保障制度的力度滞后，使得大量迁移群体落户难，造成半城镇化率快速增长。

2003-2005年半城镇化率基本停滞阶段。2003年至2005年期间，户籍人口城镇化率均保持了1%以上的增长率，高于2002年与2006年时期。原因在于，2003年中央出台三农政策中明确提到将积极引导农业富余劳动力有序转移，通过取消农民工就业限制、取缔农民工歧视政策与乱收费、提供劳动保护与子女受教育权利等措施促进农民工落户。

2006-2014年半城镇化率中高速上升阶段。在此期间，房价与半城镇化率呈现高拟合增长状态。房价的快速增长，降低了农民相对收入水平，提高农民迁移群体落户门槛；同时，农民群体人力资源方面的劣势，造成城乡收入差距大，2014年城镇居民可支配收入约农村居民可支配收入的2.75倍，涌入城市的农民群体收入难以长期支撑起生活各项支出；加之流动人口社会保障等政策制度的不完善，最终推高了半城镇化率水平。

2015-2017年半城镇化率波动下降阶段。党的十八届五中全会强调加快户籍人口城镇化进程，并于《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》明确规定：到2020年，人口城镇化率应达到45%。受国家政策热度影响，各省市户籍制度得到具体落实，有省市明确以降低半城镇化率为目标，加之社会保障等制度的配套实施，我国户籍人口城镇化率从2014年的36.88%上升到2017的42.35%，平均年提高1.82%，半城镇化波动下降。

（二）中国经济发展过程中的半城镇化的区域分布特征

由于中国区域经济发展具有东中西部梯度发展特征，如图2所示，中国经济发展过程中的半城镇化率分布展现了较强的空间集聚性特征，东南沿海地区是半城镇化的“热点”区域，而东北与西部地区则是“冷点”区域，高半城镇化率集聚于经济处于中等水平地区，如广西、湖南等地，低半城镇化率反而集中在青海、甘肃一带经济较不发达地区与广东、江苏等经济发达地区。

三、计量模型设定及变量说明

（一）计量模型设定

本文主要实证研究农民收入变迁对半城镇化的影响，计量模型设定一是要考虑我国半城镇化率在空间上是否有集聚特征，同时在计量检验上是否具有稳定并显著的空间自相关性，这决定了能否使用标准面板模型进行估计，若不存在，运用标准计量方法即可，若存在，应使用空间计量模型。

前文统计性描述已显示：我国经济发展过程中的半城镇化率分布展现了较强的空间集聚性特征。如何在计量中考察是否存在空间自相关性，可以通过构建指标与进行检验两种方式进行。第一，LM与RobustLM检验。通过普通面板数据回归，在此非空间面板模型的基础上，通过构建模型残差的LM与稳健的LM统计量进行空间自相关检验。根据检验，在5%显著性水平上认为存在空间自相关。第二，构建检验指标。指标主要有Moran's I、Geary's C与GetisOrd指数C，其中莫兰指数I又分为全局莫兰指数（global Moran's I）与局部莫兰指数（local Moran's I）。检验结果如表1所示，2000-2014年全局Morans I估计值均为正，Geary's C指数均处于（0，1）范围，且大都在5%以上的显著性水平上显著。表明中国半城镇化水平呈现出强烈的空间正自相关性，即半城镇化水平高的地区与半城镇化水平低的地区在空间上分别相互集聚，这种特征可能是由各地的农民群体的收入与教育的吸引程度所决定。具体来看，东部沿海等省市农民收入相对较高，且教育质量优越，农民工落户率高，其半城镇化率便偏低；相反新疆等经济中下城市，农民收入一般，落户城市生存存在一定问题，且教育环境的吸引力也不如东部地区。另外，MoranI值从2000年0.225至2010间0.2 18，整体呈现明显的平稳波动趋势，半城镇化率的空间集聚度变化并不明显，即半城镇化率的空间分布格局比较趋向稳定。

由统计性描述和空间自相关检验可知，半城镇化率在不同区域间存在显著的空间集聚性及空间正自相关性，运用标准面板模型进行估计误差较大。据此，本文将设定空间计量模型，以得到回归系数的无偏估计量。计量模型的较一般形式如式（1）。

（二）数据来源说明

本文共选取1997-2016年中国30个省份、自治区、直辖市作为样本，由于西藏数据缺失严重，故不列入样本范围，基础数据来源于《中国统计年鉴》、《中国法律年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》与中经网数据库，缺失数据来源于各省市统计年鉴。城镇户籍人口本文采用中国公安部公布的非农业人口数量，自2014年户籍制度改革后，部分省市放弃使用农业与非农业户籍制度，改为统一户籍，至此，公安部便不再公布非农业人口，本文2015及2016年城市户籍人口采用插值法补齐。

（三）变量说明

本文主要研究半城镇化率的空间外溢情况，被解释变量为半城镇化率（Hurban）。核心解释变量为农民收入（ri），根据年鉴统计口径，农民收入主要包括工资性、经营性、财产性、转移性收入四个方面。工资性收入主要为劳务收入，经营性收入主要包括农业生产如种粮、饲养畜禽等的收入，财产性收入主要是对外投资和财产租赁等取得的收入，转移性收入与国家的支农政策等有关。从统计数据看来，上述各种收入来源中，工资性收入和经营性收入所占比例最大。本文选取的控制变量主要分为经济、政治与文化三大方面。（1）经济方面主要包括人均国内生产总值（PGDP）、国内生产总值（GDP）居民消费水平（Hcl）、财政资金状况（Br0）、固定资产投资（FDI）、地区开放程度（Tev）与产业结构比（Isr）。一般来说，一个地区总体经济水平越好，人均国内生产总值越高，居民消费水平越高，财政收入越高，城镇化水平与结构应发展更好，半城镇化率应越小，如北京、上海等城市，其2014年半城镇化率仅为2.43%与-3.04%；而一个地区固定资产投资越高，固定资产投资将创造更多的就业岗位以此吸引流动人员进入，若城市不能更好的为流动人口提供落户的土壤，有可能会在一定程度上推高半城镇化率；与固定资产投资类似，地区开放程度可以大致理解成吸引外资的能力与对外来人口包容度，越开放地区对于流动人口的吸引能力是越強，但对于半城镇化率来说可能是一把双刃剑；产业结构比主要衡量地区产业结构，产业结构的变迁总是遵循二产超越一产，三产超越二产的规律，三产主要为服务业，能够为流动人口带来更多的就业机会与较高的收入水平，理论上压低半城镇化率。（2）政治方面主要包括是否进行户籍制度改革（Rhrs），文献中多提到政策制度对城镇化存在影响，且有省市在政策出台时明确说明将在2020年将半城镇化率降至某一水平，对此，相信政府也会对此采取一定举措，从而对半城镇化率产生影响。（3）文化方面主要包括教育水平，本文采用教育经费（Ef）与高中生和本专科学生占总人口比例（Eh）来衡量。根据教育与收入的推拉理论，落户对于农民的吸引最主要是后代能享受到城市的教育资源，最大的阻力在于房价与物价的居高不下。所以，一个地区教育水平的提高在理论上是能增加农民的落户几率，从而降低半城镇化率。各变量的统计性描述见表2。

（四）实证模型设定

1.空间权重矩阵

度量各样本之间的空间距离是进行空间计量的前提，并通过空间权重矩阵来反应。空间权重矩阵常用的主要有空间相邻权重矩阵、空间地理距离权重矩阵与空间经济距离权重矩阵。并且以不同的矩阵为基础可能产生不同的统计结果。

第一，空间邻接矩阵。邻接矩阵分为一阶、二阶以及多阶的权重矩阵。实践操作中由于交通便利的问题，则多运用二阶相邻权重矩阵，即区域i与j相邻或隔区域相邻时Wij取值则为1。第二，空间地理距离矩阵。地理距离权重可以通过两种方式设立：与上述空间相邻矩阵类似第一种和直接以距离的倒数作为权重的第二种。实际操作中常根据两地区经纬度得出球面距离，以此取倒数即可。第三，由于经济的密切程度等的不同，简单的地理距离矩阵有时候并不与实际情况相同，所以经济距离矩阵在考察与经济水平紧密相关问题时比较优越。经济距离权重可以由区域间经济指标之差绝对值的倒数得到。

在实证中，本文采取了最简单的空间邻接矩阵，在接下来将予以更深入研究。但为确保结果的稳健性，文章实证结果部分稳健性检验中将运行以省市间地理距离绝对值倒数制作的空间距离权重矩阵和2016年GDP之差绝对值倒数制作的空间经济权重为基础的空间杜宾模型进行检验。

2.本文实证模型

空间计量模型包含空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）与空间杜宾模型（SDM）三大类。对于三大空间计量模型的选定，本文选用了对数似然比（LR）检验，结果如表3所示，均在1%的显著性水平上拒绝了使用空间滞后模型与空间误差模型。据此，本文将选用空间杜宾模型作为基础模型进行分析。

同时，Hausman检验结果：Prob>chi2=0.0030表明固定效应模型要优于随机效应模型。考虑到我国占地范围广阔，各地区间经济发展水平、所处阶段参差不齐，因此本文利用LR似然比检验，通过对比时间固定、空间固定与双固定效应模型的优劣来确定最终模型。LR检验结果认为时间固定效应与空间固定效应模型嵌套于双固定效应模型中，结合式（1）基本模型与变量选取，本文实证所运用的双固定效应空间杜宾模型如式（2）所示。

上式中，hurbanit为本文被解释变量（半城镇化率）；Xit为本文主要解释变量（农民收入）与一系列文化、经济与政治类控制变量的集合，式中其他成分含义如前文所示。同时，因为空间自回归模型中其空间滞后项与扰动项存在相关性，即模型存在内生性问题，使用最小二乘回归无法得到无偏的结果，于是实际估计时均采用极大似然估计（MLE）法，采用了Lee et all.（2010）发表文章中采用的估计方式 Lee， Lungfei， and Jihai. Yu，“Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects. ” Journal of Econometrics， Vol.154，2010.pp.165–185。

三、实证检验结果分析

（一）检验结果分析

结合上述分析，以式（2）为基础，实证结果如表4所示，同时加入混合面板回归结果进行对比。是否进行户籍制度改革变量t值部分出现忽略原因在于变量系数值太小，与0无显著差异，系统自动省略計算。

由表4双固定效应模型结果，可见：

第一，空间自回归系数（ρ）为0.334，且在1%的显著性水平上显著。表明被解释变量存在显著的空间自相关，OLS回归是有偏差的，必须考虑空间滞后项。正的空间自回归系数实际意义在于区域半城镇化率的上升将导致临近区域的半城镇化率上升，形成连锁反应。半城镇化率的空间传递可能是由于人口的流动性造成的，某一区域半城镇化率因为某一因素提升，而其他相邻区域的因素差异会逐渐趋同，从而导致半城镇人口的流动与集聚。

第二，本区域农民收入的上涨导致本地区半城镇化率上升，但显著抑制了其他区域的半城镇化率。这与托达罗模型的传导机制结果一致，由于人口流动的基数扩大，而农民迁移群体落户的措施并未跟上，从而创造更多的半城镇化人口。或者说农民收入的上升使得落户后的相对居住成本降低，但这前提是没有考虑人口流动，提升的收入在降低相对居住成本的同时又增加了企业的成本，并由此吸引更多的农民群体进城，拔高半城镇化率。此结果与彭代彦所获结果一致。临近省份半城镇化率下降的原因仍然在于流动人口。本区域农民收入增加吸引农民迁移群体从其他区域进入，减少了其他区域半城镇化人口的基数，自然降低临近区域的半城镇化率。

第三，关于其他控制变量。产业结构比的系数在5%的显著性水平高度显著，而其空间溢出项并不显著，即产业结构比仅对本地区半城镇化率有着高的影响力，提高第三次产业所占比重，能够通过影响就业等机制有效降低半城镇化率。居民消费水平的提高对于在5%的显著性水平上能抑制半城镇化率的上升，但无明显空间溢出效应。财政资金状况的提升在1%的显著性水平上对本地区的半城镇化率有催高的趋势，但同样无显著溢出效应。同时，本地区的教育经费与固定资产投资提升对于附近区域的半城镇化率有抑制作用，而对本地区没有显著影响，与此相反，本区域GDP与人均GDP的提高对邻近区域半城镇化率有显著推高作用，而对本地区无显著作用。综上所述，在考虑了人口流动的情况下，经济产业发展水平、政府教育与建设支出对农民迁移群体落户意愿影响最大。经济发展水平造就区域一般经济环境，固定资产投资与产业升级等创造就业岗位，教育水平提升农民迁移群体人力资本，以此提升人口户籍城镇化率。

（二）稳健性检验

为保证半城镇化率的空间自相关性非偶然，本文通过更换空间权重矩阵进行检验。如表5所示，除前文所使用的空间相邻矩阵外，还使用了空间地理距离矩阵与空间经济距离矩阵。结果表明，三大模型所示结果一致，均在1%的显著性水平上拒绝退化成标准计量模型，说明模型具有良好的稳健性。与前文所述一致，三大模型估计结果呈现了一定的差异性，如以空间经济距离矩阵为基础的估计结果中，农民收入对于半城镇化的影响不再显著，但在10%的显著性水平上仍存在负的空间溢出，大致体现了农民群体的迁移多方面考虑因素，地区经济仅是其中之一，某一地区农民收入的提高对于相近区域的半城镇化率提升有抑制趋势。而其他控制变量，差别不是特别明显。

（三）进一步深入分析

1.收入各组成项对于半城镇化的影响

如前文所述，收入组成项目中工资性收入与经营性收入所占比重大且属于经常发生项目，并且经营性收入与工资性收入和半城镇化率在2005至2014年期间均存在着同速增长的情况，但两大收入的增长差异使得经营性收入似乎更拟合半城镇化的变动情况。

于是本文选取除西藏外全国30个省市来考察收入的工资性收入和经营性收入两大项目对于半城镇化的影响，分析结果如表6所示。由ρ值可以发现，工资性收入与经营性收入均存在强烈的空间自相关，但仅工资性收入在5%的显著性水平上对半城镇化率存在正向影响，且无空间外溢，经营性收入对半城镇化率存在负影响，但不显著。经营性收入模型与其他两模型相比，对于政策与产业的变动十分敏感，说明经营性收入的不稳定性会让农民群体做决策前多方考虑。可以理解，工资收入等稳定类收入的变动对于农民群体行为的影响更为显著，稳定性收入有利于保证落户后稳定的生活状态，比如农村学生毕业后从事白领类工作而更容易在城市定居的现象，但由于工资受限，买房定居支付物价的能力不足，反而推升了半城镇化率。同时，工资性收入与经营性收入模型中教育水平对于半城镇化的降低在5%的显著性水平上显著，由此可以说明，真正运用自己的智慧与努力的农民工群体对于城市教育的水平是十分敏感的，与前文分析一致，教育是农民群体进城的强劲拉力之一。

模型1为总收入估计模型，模型2为工资性收入估计模型，模型3为经营性收入估计模型。

2.东中西三大区域空间差异

我国幅员辽阔，经济发展水平参差不齐，本文通过划分我国东部、中部、西部东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、广东、山东、海南；中部地区包括：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括：重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。三大区域来对收入与半城镇化率的关系进行进一步研究，回归结果如表7所示。通过ρ值可以发现，东部地区在10%以上水平接受不存在空间自相关的原假设，而中部与西部在1%的显著性水平上认为存在空间自相关。同时，中部地区而言，农民收入水平对于半城镇化率无显著影响。不妨将东中西三大区域理解为经济发展的不同层次，在收入水平处于不同的范围时，对于半城镇化的影响是不同的，在收入水平较低时，收入的提高降低半城镇化率；在收入水平较高时，收入的变动对于半城镇化率的影响将不再显著。此结论要求各区域结合自身具体经济情况，采取适宜的手段来促进农民群体落户。对于西部地区而言，政府的政策与产业结构的变动将显著影响半城镇化率，在操作策略方面有着较强的现实意义。

四、结论与政策含义

中国人口半城镇化率作为我国城镇化过程中的特有现象，近年来一直保持并有上升趨势。通过分析可见，半城镇化率在2004年与2013年左右存在增长率突变的情况。为避免半城镇化所带来的诸多社会问题，本文基于农民收入增长的视角，从理论上探讨了半城镇化率因收入变动后的基本走势及影响，并使用1997-2016年中国除西藏外30个省市的面板数据，运用空间计量模型进行了实证检验。我们得到如下几点结论：

第一，我国半城镇化率具有稳定并显著空间正自相关性，且呈现自西向东的空间集聚，使用标准面板模型进行估计有较大的误差性。

第二，农民收入水平的提高显著推升本区域半城镇化率，且对临近区域存在负的空间溢出效应。此外，推升本地区人口半城镇化率的主要是教育水平，但是并不显著，反而有强的溢出效应，能有效降低附近地区的半城镇化率；降低本地区人口城镇化率的主要是产业结构变化，第三次产业为主导的产业结构能够有效的通过就业等机制降低半城镇化率，但空间溢出效应并不显著。而大部分经济环境类别变量对于半城镇化率的影响并不显著。

作为城镇化过程中的一种不完全状态，半城镇化率的上升意味着更多的农民群体虽然进城，但仍无法享受到与城镇居民相同的社会保障与公共服务，如子女教育与就业等。在农民群体得不到更好保障的同时，新型城镇化的进程亦受到影响。为实现《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》中的目标：至2020年我国常住人口城镇化率应达到60%，且户籍人口城镇化率与常住人口城镇化率缩小2个百分点，本文据实证结果与前人研究基础李爱民：《我国新型城镇化面临的突出问题与建议》，《城市发展研究》2013年第7期。，提出如下政策建议：第一，加快推进户籍制度改革。践行城乡整合的道路，建立起以户籍制度改革为主的一体多层社会政策体系；第二，加大农民教育突入，提高人力资本水平。政府应加大对于农民迁移群体的教育投入，加强宣传指导，重视职业教育或开展免费技能培训，加大各地区对于农民迁移人口落户的拉力并为提升农民收入创造基础；第三，不同地区控制半城镇化的手段应该因地制宜。充分考虑到不同类型不同层次的农村迁移群体的社会需求存在差异，且不同区域经济发展水平、政府财政负担能力与社会矛盾也有所不同，所以各区域应该因地制宜，多方法多角度的制定相关措施降半城镇化率。如经济条件较落后的西部地区应以经济建设为中心，积极提高农民群体收入，而经济发达的东部地区应酌情考虑其他手段，重点控制外地流动人口；第四，加快产业结构调整步伐。努力增加第三产业所占比重，提高就业率，以稳定的工资收入增加来促进农民落户。

（责任编辑：晓亮）