石子印 孙榕

【摘 要】 伴随我国城镇化的高速发展，出现了土地面积扩张与人口增长非同步发展的激进城镇化现象。为了厘清其形成机制以推动我国城镇化健康发展，文章将经济增长目标、地方政府债务和激进城镇化三者纳入同一研究框架中，基于2010—2020年全国30个省（市）的面板数据，构建空间杜宾模型并结合中介效应检验模型，探究经济增长目标对激进城镇化的影响及驱动机制。研究结果表明：激进城镇化存在较强的正向空间溢出效应；经济增长目标是推动激进城镇化水平提高的重要因素，而地方政府债务在经济增长目标影响激进城镇化的过程中发挥了中介作用。基于此，积极推动经济增长模式改革，加强地方政府债务管控，对治理激进城镇化现象、实现经济高质量发展至关重要。

【关键词】 经济增长目标； 地方政府债务； 激进城镇化； 空间杜宾模型； 中介效应

【中图分类号】 F231.1；F299.21；F812.7  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）03-0048-07

一、引言

改革开放以来，中国城镇化建设成果显著，2021年城镇化率已高达64.72%。伴随城镇化的飞速发展，城市空间大规模扩张。但是，在城市建成区面积迅速增加的过程中，城镇人口增长速度并未实现同步发展。根据国家统计局数据，2002—2020年，城市建成区面积增长率为133.79%，而同一时期的城镇人口增长率仅为79.64%。这种土地面积过度扩张但相应的“人”的经济活动疲软不足的状态被称为激进城镇化现象[ 1 ]。自2014年正式提出新型城镇化战略后，城镇化水平成为我国综合发展实力的象征标志，推进新型城镇化发展成为大势所趋。2021年“十四五”规划再次指出要深入实施以人为核心的新型城镇化战略，更好地促进人的全面发展，推动实现共同富裕。党的二十大报告提出，推进以人为核心的新型城镇化，加快农业转移人口市民化由此看来，探究激进城镇化的影响因素，解决城市无效扩张和土地资源浪费问题显得尤为重要。

目前学者已关注到激进城镇化现象，指出中国以土地蔓延、城市规模扩张为主的低质量城镇化模式若得不到根本改变，城市空间无序蔓延、资源配置效率低下等问题将层出不穷，长此以往将不利于中国经济的发展[ 2 ]。相关研究从不同视角分析激进城镇化的成因。如城市土地归国家所有和农村土地归集体所有的二元土地制度导致的土地价差，加强了地方政府推动城市空间扩张的动机[ 3 ]，二元户籍制度在城乡间筑起了无形的壁垒，阻碍人口向城市转移[ 4 ]；地方利益驱动，地方政府行为逐渐表现出“非正式财力偏好”的特点，地方政府倾向于推动土地城镇化而漠视人口城镇化发展，最终导致激进城镇化现象出现[ 5-6 ]。

有关地方政府债务扩张效应的研究，主要涉及金融风险和经济增长两大方面。在金融风险方面，地方政府债务规模受地方政府投资冲动影响而呈现顺周期性，当经济发展趋向下降形势时，地方政府债务扩张致使地方政府债务风险迭加，转化为金融风险继而触发系统性金融风险[ 7 ]。在经济增长方面，地方政府债务通过增加经济中的流动性和完善基础设施建设促进地区经济增长[ 8-9 ]，但也会影响资源配置而放缓经济[ 10 ]，一旦地方政府债务超过一定规模，则负向效应显现[ 11 ]。近年来，也有学者发现地方政府债务扩张显著影响城镇化的发展[ 12 ]。

有关经济增长目标效应的研究，起初学者关注于经济增长目标对中国经济的正向驱动作用[ 13 ]。然而在晋升激励的推动下，地方政府在制定经济增长目标时表现出竞争性策略互动特征[ 14 ]，经济增长目标的“层层加码”现象显露[ 15 ]，地方政府为实现经济增长目标往往选择短视经济行为，由此带来一系列问题，其中就包括地方政府债务的不断膨胀[ 16-17 ]。

现有研究成果较为丰富，但存在两点局限。在内容上，多从经济增长目标、地方政府债务和激进城镇化三者之间的两两关系进行探究，忽略了地方政府债务在经济增长目标和激进城镇化二者之间的中介作用；在方法上，大多采用普通面板模型进行实证分析，忽略了变量在空间中将会存在密切的联系。基于此，本文在分析经济增长目标、地方政府债务和激进城镇化之间的影响机理基础上，采用2010—2020年全国30个省（市）的省级面板数据，构建空间杜宾模型探究经济增长目标对激进城镇化的影响，并通过中介效应检验方法分析其背后的驱动机制，试图从地方政府管理视角厘清中国激进城镇化治理情形，这将有助于推动中国城镇化健康发展，为城镇化问题的进一步治理提供决策思路。

本文可能的边际贡献在于两个方面：第一，将经济增长目标、地方政府债务和激进城镇化纳入同一框架进行探究，运用中介效应模型检验地方政府债务在经济增长目标影响激进城镇化过程中的中介作用，探讨经济增长目标影响激进城镇化背后的驱动机制，丰富了政府经济增长目标治理相关的研究；第二，考虑到地区之间的空间相关性，构建空间杜宾模型探讨经济增长目标对激进城镇化的空间溢出效应，更为全面地解释了经济增长目标对激进城镇化的影响效应。

二、理论分析与研究假设

（一）经济增长目标对地方政府債务的影响

在晋升激励和财政激励下，各级政府将目标管理引入经济发展中，以每年年初在工作报告中公布明确的经济增长目标的方式来引导发展经济建设。同时，中央政府往往选择将经济增长速度作为地方政府的考核指标，也因此成为地方政府政绩的衡量标准。为了得到更多的晋升机会，地方政府倾向于制定较高的经济增长目标以向上级政府彰显自己的发展能力，具体表现在选择硬约束方式制定经济增长目标，而且设定的经济增长目标普遍高于全国的预期经济增长目标，出现“层层加码”现象[ 15 ]。此时，形成的经济增长目标往往与自身经济发展实际不符。为了实现这种加码的超额增长目标，地方政府需要加大投资规模。但是，在分税制背景下，中央和地方政府间的财权事权安排导致财政收支的纵向不平衡，地方财力不足。从而，地方政府将视线转向发行债务以缓解资金短缺的压力[ 18 ]，债务融资方式成为地方政府的最优选择，地方政府债务大规模扩张。

基于此，提出假设1：高经济增长目标促进地方政府债务扩张。

（二）地方政府债务对激进城镇化的影响

为了激励地方政府积极推动经济发展、实现经济赶超目标，目前我国的地方官员考核制度多以经济增长指标为基准，从而地方政府往往更倾向于将债务资金投向于短期收益率较高、易于中央政府考核的城市基础设施建设，高楼林立、宽阔马路的繁荣景象既可以彰显地方政府政绩，又可以招揽投资者，并带来直接的经济利益流入。与之对比，教育、医疗、社保和环境治理等中央政府不易考核的软性公共服务供给，其成果不会立即惠及当地政府，因此，地方债务投向金额较少。由此，导致地方政府逐渐表现出“重基建轻民生”的债务投向偏好：官员在任期内往往会选择将债务资金投向于城市基础设施建设之中，而对人口转移和民生建设投入较少，出现激进城镇化现象。

基于此，提出假设2：地方政府债务扩张推动激进城镇化水平的提升。

（三）经济增长目标对激进城镇化的影响

为了完成经济增长目标并在晋升锦标赛中脱颖而出，地方政府越来越依赖于通过出让土地获取财政收入。研究发现地方财政缺口越大，当地政府的卖地冲动就越迫切[ 19 ]，地方政府的卖地冲动必然会导致建成区面积的无序扩张。新上任的政府官员往往表现出强烈的卖地冲动，不断增加土地出让面积以获取收益，实现对城市空间的扩张与重塑。相比之下，尽管户籍制度正在逐渐放宽，但长期受户籍制度的影响，农业户口和非农业户口的划分在城乡之间构建了一道无形的壁垒，阻断了农村人口向城市迁移的路径。因此，在经济增长目标和户籍制度限制的双重压力下，地方政府热衷于卖地以获取财政收益，扩大城市空间。相反，由于引入人口并提供相应的人口福利短期内对当地经济拉动效应较小而被地方政府所忽略，这种人口增长与建成区面积扩张不匹配的状况最终导致激进城镇化出现。

基于此，提出假设3：高经济增长目标显著推动激进城镇化水平的提升。

经济增长目标不仅能够直接推动激进城镇化水平的提高，而且带来的地方政府债务扩张效应也会进一步加剧激进城镇化，因此在经济增长目标影响激进城镇化的过程中，地方政府债务将发挥中介作用。

基于此，提出假设4：地方政府债务在经济增长目标作用于激进城镇化的过程中发挥了中介作用。

以上三者的影响机制如图1所示。

三、研究设计

（一）变量选取与数据来源

1.被解释变量

本文的被解释变量为激进城镇化（lnradi）。参考洪源等[ 5 ]的做法，激进城镇化由城市建成区面积与非农人口数之比来衡量。其中，城市建成区面积是基于整合的2010—2013年的DMSP-OLS夜间灯光数据和2013—2020年NPP-VIIRS夜间灯光数据，运用统计数据比较法将统计年鑒中的建成区面积作为辅助，以确定最佳阈值，获取与夜间灯光数据相对应的建成区数据。

2.核心解释变量

本文的核心解释变量为经济增长目标（lntarget）。借鉴余泳泽和杨晓章[ 20 ]的方法，经济增长目标变量采用每年年初各省省级政府工作报告中公布的经济增长目标，其中对报告中带有“大约”“左右”“不低于”等修饰词的经济增长目标直接使用具体数据，对给出区间范围的经济增长目标则取均值。

3.中介变量

本文选择地方政府债务（lndebt）作为中介变量。借鉴刘蓉和李娜[ 21 ]测算地方政府债务规模的方法，采用间接法测算地方政府债务规模，从地方政府的投资端入手，依据“支出=收入”等式，原理是地方政府用于基础建设投资的资金支出与资金来源具有恒等性。测算公式如下：

地方政府债务=基础设施建设中地方投资额-地方财政预算内资金-投资项目的盈利现金流入

4.控制变量

为排除其他因素对激进城镇化的影响，本文借鉴以往研究，选取经济开放水平（lnfdi）、财政赤字率（lndef）和金融发展水平（lnfin）作为控制变量。经济开放水平（lnfdi）由外商投资企业进出口总额在GDP中的占比来衡量，财政赤字率（lndef）由地方财政支出与收入的差额占财政收入的比重来表示，金融发展水平（lnfin）由金融机构的贷款与存款余额之比来测度。

5.数据来源

本文以2010—2020年全国30个省（市）为研究对象（因港、澳、台及西藏地区数据缺失较为严重，故剔除）。测算城市建成区面积的数据从美国国家海洋和大气管理局获取，测度经济增长目标的数据由各省人民政府官网中公布的省政府工作报告中获取，地方政府债务相关数据从《中国固定资产投资统计年鉴》和各省财政局获取，控制变量相关数据来源于《中国统计年鉴》和Wind数据库。所有变量的描述性统计见表1。

（二）模型设定

1.面板模型的设定

本文通过构建计量模型验证经济增长目标对激进城镇化的影响，在不考虑激进城镇化空间溢出效应的情况下，设定如下基本面板模型：

lnradiit=？茁1lntargetit+？茁2Xit+？着it   （1）

考虑到激进城镇化的空间溢出效应，构建空间面板模型如下：

lnradiit=？籽Wlnradiit + ？茁1lntargetit + ？茁2Xit + ？兹1Wlntargetit+

？兹2WXit+？着it  （2）

为了验证地方政府债务是否为经济增长目标推动激进城镇化的中间传导机制，借鉴Hayes[ 22 ]的做法，设定中介效应模型：

lnradiit=？籽Wlnradiit + ？茁1lntargetit + ？茁2Xit +？兹1Wlntargetit+

？兹2WXit+？着it   （3）

lndebtit=？籽1Wlndebtit+？琢1lntargetit+？琢2Xit+？兹3Wlntargetit+

？兹4WXit+？着it  （4）

lnradiit=？籽2Wlnradiit + ？酌1lntargetit + ？酌2lndebtit + ？酌3Xit +

？兹5Wlntargetit+？兹6Wlndebtit+？兹7WXit+？着it   （5）

其中，i表示省份，t表示年份，lnradiit代表激进城镇化水平，lntargetit代表经济增长目标，lndebtit代表地方政府债务水平，Xit代表控制变量，？籽为空间自相关系数，？着it代表随机扰动项。W为空间权重矩阵，反映区域之间的空间相关关系。？兹为空间交互项系数。

2.空间权重矩阵的构建

展开空间计量分析要构建空间权重矩阵，本文基于距离空间权重矩阵展开实证分析，后文使用邻接空间权重矩阵进行稳健性检验。

其中，距离空间权重矩阵根据两省份之间距离平方的倒数来设定，若两个省份距离d越接近则权重越小，反之则权重越大，表达式如下：

W=■，i≠j0，i=j   （6）

邻接空间权重矩阵的赋值规则为两省份有共同边界时赋值为1，否则以0表示，表达式如下：

W=1，省份i和j相邻0，省份i和j不相邻（7）

四、实证结果分析

（一）空间自相关检验

为了考察中国30个省（市）的激进城镇化水平之间是否存在全局空间关联性，基于距离空间权重矩阵采用Moran's I指数对激进城镇化的空间相关性进行检验，结果如表2所示。结果显示，2010—2020年间，我国激进城镇化的全局Moran's I指数均为正，处于0.226～0.526之间，且均通过了5%的显著性检验，说明我国各省份的激进城镇化水平在空间分布上具有显著地正向空间相关性且存在集聚效应。

为了进一步考察我国各省（市）激进城镇化水平在空间中的异质性，本文绘制了2020年激进城镇化的Moran's I散点图，如图2所示。可以发现，激进城镇化的Moran散点大多分布于一、三象限，除了甘肃、黑龙江、河北、辽宁、海南、陕西和福建之外，我国激进城镇化水平呈现较强的空间相关性。具体来看，北京、天津、江苏、上海等13个省（市）位于第一象限，属于自身激进城镇化水平高周围省份激进城镇化水平也高的省份集聚。第三象限包含湖北、江西、重庆、四川等10个省（市），属于自身和周围省份激进城镇化水平都较低的省份集聚。可见，激进城镇化水平高的省份往往与其他激进城镇化水平较高的省份相邻，而激进城镇化水平低的省份与水平低的其他省份相邻，故运用空间计量模型进行估计是合理的。

（二）回歸结果分析

1.基准回归结果

首先进行一系列检验以确定适用的空间计量模型。其中，LM检验结果显示在1%的水平上拒绝原假设，证明采用空间计量模型进行分析是有必要的。进一步根据LR检验和Wald检验结果发现，SLM模型和SEM模型均拒绝了原假设，SDM模型不能退化为SEM模型和SLM模型，故选择SDM模型。此外，Hausman检验结果显示P值为0.000，且选择具体的固定效应时，LR检验拒绝了可以简化为时间固定效应和空间固定效应的原假设，故采用双固定效应SDM模型进行实证分析，同时加入双向固定效应模型、SLM模型和SEM模型以对比分析，结果如表3所示。据表3可知，在四个模型中核心解释变量经济增长目标的回归系数均显著为正，且通过了1%的显著性检验，证明经济增长目标对激进城镇化具有显著的正向促进作用，假设3得以证实。观察SLM模型、SEM模型和SDM模型可以发现，？籽/λ在1%的水平上显著为正，说明激进城镇化具有显著的正向空间相关性，即一个省份的激进城镇化水平会受到具有相似空间特征省份的影响。

为了更为准确地探究经济增长目标对激进城镇化的影响效应，本文运用偏微分方法对SDM的空间效应进行分解，如表4所示。从直接效应、间接效应和总效应来看，经济增长目标对激进城镇化的影响均存在显著的正相关关系，进一步佐证了假设3。

2.中介效应检验

本文采用逐步分析法进行中介效应检验以验证经济增长目标是否通过推动地方政府债务进而加剧激进城镇化以及计算这种促进作用有多少是通过地方政府债务来实现的。借鉴温忠麟等[ 23 ]的做法，检验步骤分为三步：第一步，计算得出经济增长目标对激进城镇化的总效应，若回归系数？茁1显著，则进行第二步，否则停止检验；第二步，依次检验经济增长目标影响地方政府债务的回归系数？琢1和地方政府债务影响激进城镇化的回归系数？酌2，若两者均显著则通过中介检验，若其中一个不显著则需要进行Sobel检验；最后一步，对加入中介变量地方政府债务的方程进行检验，检验经济增长目标影响激进城镇化的回归系数？酌1是否显著，若显著则证明地方政府债务是经济增长目标推动激进城镇化的中介变量。中介效应的计算公式为？琢1*？酌2/（？琢1*？酌2+？酌1）。

由表5可知，列（1）中经济增长目标对激进城镇化的总影响效应为0.370，且通过了1%的显著性检验。列（2）中经济增长目标的回归系数为0.516且显著为正，说明经济增长目标在1%的水平上对地方政府债务起促进作用，证实了假设1。观察列（3）可发现，将地方政府债务纳入回归之后，地方政府债务的回归系数显著为正，即地方政府债务加剧激进城镇化现象，假设2得以证实，同时经济增长目标对激进城镇化的影响系数由0.370下降到0.213，且显著性降低，说明地方政府债务在经济增长目标影响激进城镇化的过程中发挥了中介作用，即存在“经济增长目标提高→地方政府债务扩张→激进城镇化加剧”，假设4得以印证。经测算可知，中介效应大小为47.267%，即经济增长目标对激进城镇化的正向推动作用有47.267%是通过地方政府债务扩张实现的。

（三）稳健性检验

1.内生性处理

经济增长目标会激励政府“重基建轻民生”而导致激进城镇化的出现，相反，地方政府往往会依据潜在的建成区面积及相关投资基建的收益来估计经济增长目标，二者之间存在反向因果关系。基于此，本文对所有解释变量进行滞后一期处理，以此来一定程度上弱化双向因果问题，结果如表6前三列所示。

2.更换空间权重矩阵

本文将距离空间权重矩阵更换为邻接空间权重矩阵对经济增长目标影响激进城镇化的路径进行重新考察，结果如表6后三列所示。

据表6可知，核心解释变量系数的方向、显著性与前文回归结果大体一致，表明上文的回归结果具有稳健性，本文的结论较为可靠，即高经济增长目标促进激进城镇化水平提高，且地方政府债务在经济增长目标影响激进城镇化的过程中发挥中介作用。

五、结论与政策启示

本文基于地方政府目標管理视角探究激进城镇化的成因，在经济增长目标、地方政府债务和激进城镇化三者之间的理论机制分析基础上，采用2010—2020年全国30个省（市）的面板数据，构建空间杜宾模型并结合中介效应检验模型进行实证分析，研究结果显示：激进城镇化在空间中具有显著的空间溢出效应；经济增长目标推动激进城镇化水平提高，且地方政府债务在经济增长目标影响激进城镇化的过程中发挥中介作用。

基于以上研究，本文得到如下启示：

一方面，积极推动经济增长模式创新，加快官员考核指标体系改革。在晋升激励和财政激励下，地方政府官员为了赢得晋升的机会，往往对经济增长目标进行“层层加码”。以经济增长为核心的政府考核机制导致地方政府过分追求短期经济利益流入，无视经济发展质量，进而产生一系列问题。因此，应当创新经济增长模式，各级政府在制定经济增长目标时应充分考虑自身发展潜能与要素禀赋，以软约束方式为导向，制定相应增长目标时做到“留有余地”。构建以经济高质量发展而非经济快速发展为核心的政府官员考核机制，将民生民情指标纳入政府官员晋升考核体系中，促使地方政府在追求经济高速增长的同时多关注民生福利与居住环境，从根本上扭转粗放型的经济扩张模式。

另一方面，优化地方政府事权财权体系，建立健全地方政府债务管理制度。分税制背景下，地方政府财权事权不匹配的现状使得地方政府为弥补财政缺口而转向债务融资，卖地动机迫切。基于此，应优化央地之间财政收支分配比例，给予地方政府自由财力权，缓解地方政府面临的财政压力以减轻其对土地财政的过度依赖。除此之外，加强对债务融资信息的审查力度，提高财政透明度，合理规划地方政府债务投向用途，将债务资金用于公共服务设施的建设和医疗保健体系的完善，不断提高居民的生活质量。

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