1。人口、就业、劳动力年平均工资、社会商品零售总额、道路面积等数据来源于《中国城市统计
年鉴》

(2000 年、2006 年)。流动人口为暂住人口,取 1999 年-2005 年的平均值,数据来源于《中国

城市建设统计年鉴》

(2000-2006);人均耕地面积、人均住房使用面积来源于《中国城市建设统

计年鉴》

(2000 年、2006 年);距离省会城市的距离、距离最近省会城市的距离来源于 google 网;

是否为沿海城市来源于《中国海洋统计年鉴》

(2003 年);平均受教育年限数据来源于李文杰

[16]。采用 Eview 5.0 计量工具。 
　　

 

　　

 

　　

3 计量结果分析 

　　

 

　　计量结果见表

2～表 4。由于我们采用的是滞后一期的截面数据,模型的 DW 检验值接近

于

2,因此模型不存在自相关问题。由于采用截面数据,解释变量取值变动幅度较大,常常发生

异方差现象

,为此,我们利用密度数据,并将控制变量取自然对数。对于多重共线性问题,潘省初

(2007)认为多重共线性问题是普遍存在的,轻微的多重共线性问题可不采取措施。多重共线性
问题可通过增加数据、相关分析删除一个或多个共线变量得以消除。所有模型的解释程度大
于

65%,从 T 统计值来看,比较多的解释变量通过了统计检验,而且系数符号与理论预期基本

一致

,说明这里的估计基本有效。从表 2 和表 4 进一步看出当模型中的被解释变量不变,部分

解释变量发生变化时

,其他解释变量对被解释变量的作用大小和作用方向基本一致,说明这里

的估计基本稳健。

 

　　

 

　　

 

　　就业非农化模型结果

(见表 2)表明,控制其它变量后,在 10%的显著性水平下,城市人口的

增加与非农就业的变化显著正相关

,符合理论预期,这说明随着城市人口的增长,非农就业增

长

,城市人口的增长对非农就业的增长有显著的解释力。研究结果显示通过增加城市人口来

增加非农就业可靠。我们将非农就业分为第二产业就业和第三产业就业进一步分析发现

(见

表

2)城市人口的增加与第二产业就业人数的变化显著正相关,与第三产业就业人数的变化显

著负相关。这可能与我国城市第三产业的发展还不成熟有关

,

“十五”期间我国产业结构调整

主要体现在第二产业快速发展

,第三产业增长缓慢,中国目前第三产业占 GDP 的比例只有

30%左右,几乎是世界各国中最低的。前一期的非农就业与非农就业的增加呈弱正相关,这说
明前一期非农就业密度高的城市

,非农就业的增长较快,进一步说明非农就业的决策取决于前

一期非农就业的决策。前一期城市人口与非农就业的增加显著正相关

,这说明前一期城市人

口密度高的城市

,非农就业增长快。劳动力年平均工资、平均受教育年限、距离最近省会城市

的距离

,流动人口与非农就业密度变化呈正相关,与预期一致。产品多样化指标、道路密度、是

否为省会城市、是否为沿海城市、距离省会城市的距离、人均耕地面积与非农就业密度的变化
负相关

,与预期不相一致,这是由于不同经济活动行为的差异所致,如这些因素在第二产业就

业密度变化模型中与第二产业就业密度变化负相关而在第三产业就业密度变化模型中与第
三产就业密度变化正相关不同

,这可能与 2001 年中国开始实施

“退二进三”的战略有关,即随

着城市的扩张

,一些企业从城市的繁华地段退出来,进入城市的边缘或周边进行发展。人口城

市化模型结果

(见表 3)表明,控制其它变量以后,非农就业的增长与城市人口的增长正相关,这

说明随着非农就业的增长

,城市人口增长,但统计上并不显著,这可能受不同经济活动的影响。

进一步将非农就业分为第二产业就业和第三产业就业进行的分析

(见表 3)发现,第二产业就

业的增长与城市人口的增长显著正相关

,而第三 

　　产业就业的增长与城市人口的增长显著负相关。这说明第二产业就业的增长对城镇人口
增长的驱动

,而第三产业就业的增长对城市人口增长的拉力不足,因此相对于第三产业就业而