一、引言

近些年来，世界各个国家都经历了从农村到城市的快速迁移。这种城乡迁移的主要动力是农村居民希望摆脱贫困、提高生活水平。城乡迁移的过程也是城镇化不断发展的过程，在此期间，城镇地区生产和消费的集聚效应也开始逐渐凸显。这些集聚效应不仅是影响许多国家经济结构的根本力量，而且使政府能够以一个更为有效的方式提供基本公共服务，从而减少贫困。换句话说，集聚经济和城镇化对各国的经济发展起到了重要的积极作用。目前学术界关于这一问题的讨论达成了一致的共识。尽管贫困减少被普遍认为是城镇化进程的一个自然产物，但城镇化进程对贫困的影响程度及影响渠道仍有相当大的分歧。在研究城镇化进程对贫困的影响时，需要区分城镇化和城镇集中度的关联，城镇化是人口由农村转移到城镇的过程，而城镇集中度是当城镇化水平既定时，现有城市人口在不同城市间的分配比例。而国内外学者主要关注的是城镇集中度对贫困的影响，这是由于国外发达国家的城镇化水平已经较高，再研究城镇化发展水平对贫困的影响已经意义不大。值得注意的是，世界上仍有很多国家发展水平不高，城镇化进程水平也较低，研究城镇化对贫困的影响具有非常重要的意义。基于此，本文主要关注发展中经济体城镇化与贫困之间的关系。

Ravallion (2007)指出，城镇化进程可能会简单地将贫困发生率从农村地区转移到城市地区。而我们感兴趣的是，城镇化进程在减少城市和农村地区整体贫困发生率时是否有净效果，城镇化进程是减少了贫困还是增加了贫困，或者是没有任何影响的。本文在理论机制分析的基础上，以32个发展中国家为研究对象，研究城镇化水平对贫困减少的作用，并从劳动力的视角探讨了城镇化减贫的机制，有助于我们了解城镇化减贫的程度、城镇化减贫的“最优”水平等问题。

二、相关文献回顾

从现有文献来看，多数研究表明城镇化的发展对于减贫具有正面影响。如Shahbaz(2010), Awan (2011)通过研究表明，城镇化能有效降低贫困的发生，特别是农村贫困率对着城镇化水平的提高而降低。Cali (2012)认为城镇化是通过位置效应和经济联系效应减少农村贫困的，前者指城镇化进程中大量农村人口转移到城市，减少了农村总人口;后者指城镇化产生的城乡消费联系，农村就业水平的提高等降低了农村贫困程度。也有一些学者从空间的视角研究城镇化对贫困的影响。刘彦随、陈聪c2o14>等对中国的研究表明，中国地区的城镇化空间特征差异明显，城镇化发展相对滞后的地区经济发展也比较落后，贫困程度较高。部分学者对山区、石漠化地区等不同类型贫困地区的城镇化减贫效应进行了研究，结果表明城镇化是减少贫困和实现发展的重要手段。

总体来看，城镇化的减贫效应主要是通过以下几个渠道实现的。（1）城镇化能够提高农业劳动的效率。城乡之间劳动力的迁移可以减少农村劳动力的供给，提高劳动生产的效率，增加农村居民收入。此外，那些接近城市地区的农村劳动力可以直接到城市进行非农活动生产，使得收入提高。（2）城镇化的发展会对农村地区产生正的外部效应。通过劳动力的迁移或城乡之间的互动活动，城镇化会对诸如人力资本信息、先进的知识和生产技术的转移起到积极的作用，以此促进农村地区的发展。杨俊(2010>通过研究中国教育和人力资本对贫困的影响发现人力资本对减贫具有促进作用，而且高水平人力资本能够防止长期贫困。王春超和叶琴(2014>的研究也表明教育投入不足是导致农民工贫困的主要原因，在城镇化发展过程中，要通过教育提高农民工的文化程度增加农民工的收入。 (3)城镇化建设通过影响居民健康而影响到收入水平。健康是人力资本的重要组成部分，对居民收入水平有重要的决定作用。城镇化对居民健康有两方面的影响。一方面，城镇化建设促进了农村人口向城镇地区的转移，他们能够享受到更好的卫生设施、医疗条件等，提高了健康水平;另一方面，城市地区人口增长，交通拥挤会使空气质量恶化，而空气污染对人们的健康有显著副作用。此外，城镇化也可以通过经济结构、收入分配、基础设施等影响贫困的。

然而也有一些研究表明，城镇化并不一定会导致农村贫困的减少，这是因为城镇化并不一定和经济增长正相关。Henderson (2003)的研究表明，城镇化和经济的增长呈现出一个倒U形关系，在城镇化发展的初期阶段，城镇化的发展能够促进经济的增长，但到了城镇化发展的后期阶段，城镇化与经济增长负相关。如果城市和农村经济之间的联系是薄弱的，那么城镇化的后向联系以及对农村的溢出效应是可以忽略不计的，这时农村劳动力的转移以及汇款对农村的减贫作用是有限的，Azam和Gubert (2006), Kguyen (2010)通过研究证实了上述结论。

值得注意的是，目前发展中国家的城镇化进程发展很快，但总体水平依旧较低，贫困问题仍然比较严重。现有的关于发展中国家城镇化进程对贫困影响的实证研究相对较少，而且这些研究还没有得出统一的结论。如Ravallion (2007)通过对90多个发展中国家的研究发现城镇化有助于减少贫困，但对各地区的影响并不一样。Panudulkitti (2007) OMartinez-Vazquez(200的利用跨国数据研究表明，城镇化水平和贫困之间存在一个U型关系，而且城镇化对贫困的积极作用只发生在部分国家。Cal i和Menon (2009)对印度的研究表明城镇化有助于周边农村贫困减少。本文主要有以下两方面贡献:第一，根据理论模型中的U型关系，我们有一个城镇化的平方项解释贫困的减少;第二，我们不仅仅研究城镇化对贫困减少的影响，还要进一步地研究城镇化通过哪些渠道影响贫困减少的，这里我们从劳动力角度主要考察了教育程度、健康状况和劳动生产率三个渠道。通过此项研究，可以帮助决策者更好地利用现有资源，达到预期目标。

三、城镇化减贫效应的理论机制

这里，我们通过构建理论框架深入分析城镇化与贫困程度的关系。首先，借鉴Devaran-jan (1996)的做法建立消费增长模型。为分析城镇化对经济增长的影响，从两个方面对模型进行了调整。 (1) Devaranjan(1996)将政府支出划分为生产性支出和非生产性支出，我们将农村和城镇的基础设施投入纳入生产函数中，并假定政府是基础设施的唯一提供者;2)使用CES生产函数代替C-D函数，而且允许城市和农村部门间有不同程度的互补性，这就可以接受像新加坡那样完全城镇化的经济。因此，在国民收入中，城市基础设施与城市劳动力的结合在一定程度上可以替代农村基础设施和劳动力的结合。其次，在得到人均收入和人均消费增长的理论预测后，将这些结果与贫困水平联系在一起，建立一个城镇化减贫的分析框架。

(一)生产行为

假设人均产出是这样一个函数，包括私人资本存量K，两种政府基础设施:城市Gu和农村Gr的函数，城市劳动力份额为N，农村劳动力份额为1-K。还包括技术水平A和迁移因子g(N)，迁移因子是城镇化的一个凸函数，能够获取外部集聚。我们认为人均产出和k, Gu以及Gr正相关，基于此，得到如下的生产函数:

)=A } g(N)} f'(k, N } Gu,(1一N)' G)

其中，A为正常数;0<N< 1关>0;关>0;关>0;g:}- > 0 }  g:}-:}- < 0。

此外，为了便于分析推导，将上式改写成如下形式，资本与公共基础设施互补但后者可以表现出不同程度的农村和城市的替代。

y =A' g(N)' ka'}l}(}'G})一‘+ e((1一N)G)一‘]‘(1)

0<a<1;若>一1;月>0;e>o

根据Devaranjan (1996)，政府的预算约束是平衡的，基础设施的支出与固定税率的税收所得相等，预算约束如下:

  丁)=G}+G=G  (2)

G是政府总的基础设施的人均支出，:是固定的税率。

现假设政府基础设施支出中城镇占入份额，而且入是城镇化的一个线性函数，新的预算约束给出如下:

Ty=a(N)} G + (1一a(N))} G(3)

其中，0<}(卿C1,  }}->0.

(二)消费行为

消费者的效用函数如下:  U=丁u(c)e 0`d:而且u} > 0 ,  u}} < 0 (4)

根据拉姆塞模型，U最大化需要满足

k = (1一:))一c    (5)

。为消费，P为时间偏好，且都严格为正。时间偏好越高代表人们更愿意现在消费而不是未来消费。

将(1)式和((2)式代入(5)式中，可得

k = (1一:)' A' g(}')'f}(k> }'' Gu >(1一N)' G)一c  (6)

此外，我们假定效用函数为相对风险厌恶((CRRA)形式。此函数，具有恒定的弹性的边际效用，表示如下:

/、c/，、

0<二<1，并且在任意两时期消费间的弹性是恒定的。

我们利用效用函数(7)式建立并求解哈密顿系统，然后在新的预算约束(7)式中最大化偏好效用函数。最终得到:

c拜=下=(1一:)' A ' g(}')'f}(k> }'' Gu >(1一N)' G)一P

仔拜是指增加一单位消费的边际价值。(8)式给出了消费、生产和基础设施支出的长期稳态增长率(以下简称增长率)。  (8)对于具体的函数形式描述

a(一T)(1)式，这个增长率可以用以下函数来表示;c丁(AT)0 (}La(}'a)-+e((iN)(1一入))一‘]‘)a一户拜=万=—(9)

:=A' g(N)' ka'}l}(}'G})-}+e((i一N)G)一‘]‘

(三)城镇化((N)对经济增长率的影响

(9)式表明，经济增长是城镇化的一个函数。作为国民收入的固定部分政府基础设施支出也是城镇化的一个函数。从(9)式中我们能够估算出城镇化对经济增长率的影响:

  all一T}.  '  — (ATl"1

   ca一0du

  T、/d‘「。,.r.}-}.。/1、丁、1、、、一妇甲厂1万dN=

   }

   dN KL/3llvn)一alll一may一n}}]r由于共同因素是正的，因此，这个导数的符号是由括号中的表达式即(10)荟 (gfa(Na)以l v+e((i一N) (1一a>)一‘]的符号决定的，而后者是由下面的表达式的符号来确定的。即:fa(Na)一‘+e((i一N)(1一a))一‘]+a一1 d  若dN[月(股)苦+e((i一N)(1一a))一‘]型州

第一项代表城镇化通过提升技术水平促进经济增长的“渠道效应”，第二项代表城镇化通过基础设施促进经济增长的“渠道效应”。可见，城镇化对经济增长的影响是通过对集聚经济的影响和对公共基础设施的影响共同决定的。可以证明，只有当农村和城市部门的替代弹性1/(1十毛)小于2时(即毛)一0. 5，农村生产效益的下降大于城市收益的增加。因此，当农村和城市间的互补程度较低时，城镇化对经济增长的影响是积极的。当农村和城市间的互补程度较高时，城镇化在达到某一程度前对经济增长产生积极的作用，当超过这一点后，城镇化就开始阻碍经济的增长，这是由于城镇化在提高农村生产力、缩小城乡生产力差距获得的反馈。因此，我们的理论模型在确定的条件下，城镇化与增长率水平之间的关系呈倒U型。

(四)城镇化对贫困居民收入的影响

前面我们分析了城镇化对经济增长的影响，下面我们重点分析城镇化对贫困群体的影响。假定贫困的衡量方法是:P=丁.f}(YOP))dP其中，以川是贫困收入的百分位数，H，是贫困线Z以下国家人口数，.f}(y)是在收入水平的贫困程度，如Foster, Greer和Thorbecke (FGT)指数。.f}(Y) -(1根据Kraay合)“(2006)，利用莱布尼茨规则可以证明，贫困的变化可以表示为如下公式:P =.f}(H}fH+丁df}(y (P)) } Y} (P)dP

“少(11)

对于平均收入水平，贫困人口的总量即FGT指数的增长可以以不同的方式改变。Kakwani(2004)指出:“洛伦兹曲线可以有无数多种变化，因此在一般情况下，对贫困变化进行事前分析是不可能的。; 04}因此，在这种分析中，假设在每个百分位数的收入具有相同的增长率，使洛伦兹曲线的形状不改变，即穷人和非穷人的比例受益于平均收入的转变。这意味着贫困H，是城镇化N的非增函数。然而，即使当增长保持洛伦兹曲线的形状，不同形状的曲线可能会导致不同的减贫率。可以证明，当劳伦兹曲线呈抛物线形，即Y..(P) = 0，然后在稳定状态下，减贫率等于收入增长率。尸下=，对于一个不同形状的洛伦兹曲线，有二(P)

)根据Chotikapanich(1993)形状，在每一个百分位数P，贫困人口的减少可以表示为如下:尸=书’1(1k业 )a

乙

因此，对洛伦兹曲线的Chotikapanich形状，人数的减少(即a =o )是平均收入的增长比例。然而，其他FGT措施(即e >o>没有一个稳定的状态。因为在收入接近贫困线Z时，贫困人口的减少率是在下降的。对于另外一种常见的洛伦兹曲线形状，一个对应的帕累托分布，是非贫困人口的比例正以与收入增长率u成正比的速度增长，其他FGT指数稳定的状态是不存在的，因此它们不能进行比较静态分析。

总之，这些洛伦兹曲线假设形状保持与经济增长即FGT指数有一个稳定的状态，贫困减少与收入增长率成正比，因此当平均收入呈现出U型时，贫困减少也是呈现出U型的。因此，可以认为当农村和城市部门之间充分互补时，当城镇化达到一定程度前，城镇化有助于改善贫困，但此后，则得到相反的效果。

四、城镇化减贫效应的实证检验

(一)模型设定及数据选取

根据以上分析，本文设定如下的基本方程:

  Poverty,, =f}(Urban，Urban; },X,,})+,[,},E,

其中，Poverty,,是贫困程度，Urbar‘是城镇化率，戈是其他影响贫困的控制变量，fir.是随机扰动项。

本文采用32个发展中经济体1992-2015年的数据进行实证检验，考察城镇化的减贫效应以及影响机制。核心变量包括贫困程度、城镇化，传导变量包括教育程度、健康状况、劳动生产率以及一些重要控制变量。变量设置及数据来源具体如下:

1.核心变量

(1)贫困程度。一般而言，衡量贫困程度的变量主要有贫困发生率(PP)和贫困差距指数(PG)。贫困发生率是指收入或消费支出低于贫困线(按照2011年购买力平价每天3. 1美元)以下的人口占总人口的比例，反映了贫困的广度;而贫困差距指数是指贫困人口距离贫困线的平均差距占贫困线的比重(非贫困人口具有零差距)，反映了贫困的深度以及贫困不均等状况，在这里我们采用贫困差距指数作为衡量贫困的标准。

(2)城镇化水平。借鉴大多数学者的做法，采用城镇人口比例((urban)来衡量。该指标意味着城市人口占总人口的百分比，是一个国家的总人口居住在城市地区的比例。城镇人口比例越高，表明该国家有越多的人口生活在城市。

2.传导变量

(1)教育水平。小学教育能够为学生提供基本的阅读、写作和数学技能，同时对历史、地理、自然科学、音乐、艺术等学科有基本了解，本文选取了小学净入学率即小学入学人数占同一年龄组人数的比重来反映一个国家的教育水平(edu)o

(2)健康状况。出生时的平均寿命是指一个新生婴儿的平均寿命是多少年，反映出人口的健康状况，因此用出生时的预期寿命(life)衡量一个国家人口的健康状况。

(3)农业劳动生产率。农业劳动生产率的提高可以提高单位劳动力的产出，直接增加农民的收入。此外，农业劳动生产力提高可以向非农部门释放部分劳动力，进而提高农民的收入。这里我们选用农业工人人均增加值(2010年不变价)来衡量农业劳动生产率(agriculture)o

3.控制变量

本文还选取了一些重要的控制变量，例如:人均GDP (pgdp , 2010年不变价美元);人口密度(density)，以每公里土地面积人数来衡量;开放程度(FD工)，以外国直接投资净流入占GDP的比重来衡量;失业率(unemploy)，总失业人数占劳动力总数的比例;官方发展援助(ODA)，已收到的官方发展援助净额占GNI的百分比;研发水平(RD)，研发支出占GDP的比重。

以上数据来自于WDI，各主要解释变量的相关关系如表1所示。

通过相关系数检验可以简单地判断解释变量间是否存在共线性问题。从表1可以看出，主要解释变量间的相关系数均明显小于0.7，因此，不存在显著的共线性问题。

(二)分析方法的选择

在进行估计之前，我们要考虑到内生性的问题。由于一些不可观测的因素如经济危机或突发政治事件的原因导致。在这种情况下，进行面板的固定或随机效应进行估计会产生有偏见的估计。我们可以采用系统GMM估计方法，在一定程度上缓解内生性问题。

(三)城镇化的减贫效应分析

表2报告了城镇化的减贫效应，方程1和2是不含城镇化平方项的回归结果，方程3和4是包含有平方项的回归结果。从表2中可以看出，所有模型的残差项都存在一阶序列相关和二阶序列不相关，说明模型的误差项不存在序列相关问题。Sargan检验的结果表明模型工具变量使用在整体上是有效的，不存在过度识别问题。此外，滞后一期的贫困对当期的贫困都有显著正向影响，验证了贫困恶性循环理论。方程1和2报告了城镇化和减贫效应的线性关系。可以看出，城镇化的发展对于减贫效应具有积极的作用。方程3和4增添了城镇化的平方项。结果显示，城镇化二次项的系数显著为正，表明城镇化的发展和减贫效应呈现出U型关系，即城镇化发展初期有利于贫困的减少，城镇化发展后期不利于贫困的减少，验证了前面的结论。并且，还可以进一步地计算出城镇化发展的最优水平。方程4的城镇化最优水平为14. 829/(2 X 0. 0959 )=77. 31，表明城镇化发展到大约77时，城镇化的减贫效应达到最优。

此外，各控制变量的符号也基本符合预期。大部分的回归中，人均收入对贫困的系数显著为负，表明人均收入的提高可以缓解贫困，这也是消除贫困最为直接有效的方式。外商直接投资的增加也有助于减少贫困，原因可能是更开放的市场环境有利于实现公平的竞争机制，促使贫困人口转移到边际产出高的部门工作，从而减少贫困的发生。失业率对贫困的影响显著为负，这是由于失业增加导致人们的收入减少，收入水平的下降将无法满足人们的日常生活需求，因此，贫困将会增加。此外，官方开发援助对贫困的回归系数显著为负，意味着官方开发援助的资金越多，用于经济建设的资金就越充分，就越有利于经济的发展。相应地，人们生活水平的提高，贫困就会减少。不过，人口密度和研发支出对贫困的回归系数有正有负，说明其对贫困的影响不确定。

(四)城镇化减贫的机制分析

以上分析表明，城镇化有利于贫困的减少。接下来我们进一步讨论城镇化减贫的背后机制。根据前文的分析，我们认为城镇化建设是通过提高人口的教育水平、身体素质以及劳动生产率这三个渠道来减少贫困的。下面我们将分别通过检验城镇化对教育、健康、劳动生产率的影响，以及教育、健康、劳动生产率对贫困的影响来说明这一影响机制的。

表3报告了城镇化分别与教育、健康、农业劳动生产率的检验结果。考虑到教育、健康、农业劳动生产率的影响因素与贫困程度的影响因素存在差异，因此回归中对控制变量的选择与表2略有不同，除了不同的控制变量组合外，还特别在教育回归方程和健康方程中各增加了公共教育支出和医疗支出两个变量。表3方程1和2中的回归结果显示，城镇化对教育发展的影响显著为正。这是因为城镇化的发展不仅可以改善农村义务教育的办学条件，而且可以提高农村义务教育教师的整体素质，推动农村义务教育现代化的发展。方程3和4中的回归结果显示，城镇化对健康的基本回归结果显著为负，加入一些控制变量后显著为正，说明城镇化对人们的健康受到其他因素的影响。方程5和6中的回归结果表明，城镇化对农业劳动生产率的影响显著为正，原因是城镇化的发展推动了农业机械化生产，解放了农村大量剩余劳动力，提高了农业生产的效率。

下面，我们进一步分析教育、健康、农业生产率对贫困的影响，检验结果如表4所示。从表4中的回归结果中，不难看出，教育、健康、农业生产率对贫困的影响均显著为负。具体而言，教育水平和农业劳动生产率提高能够增加单位时间的劳动收入，健康状况提升能通过延长工作时间增加劳动收入，最终都能够提升居民的收入水平，减少贫困。

综合表2至表4可知，城镇化的发展首先有利于教育、健康、农业生产率的提高，而教育、健康、农业生产率又能够显著促进贫困的减少。因此，城镇化具有减少贫困的作用，并且从劳动者自身的角度主要是通过教育、健康农业生产率这三个渠道影响的。

五、主要结论

本文将城镇化纳入贫困理论模型中，构建了关于两者关系的理论模型，并利用1992-2015年32个发展中经济体的面板数据进行了实证检验。研究结果表明:c1>理论上，城镇化与贫困呈现出U型关系，而且存在一个城镇化发展的最优水平，在达到最优水平前，城镇化的发展有利于贫困的减少，超过最优水平后，城镇化的发展反而不利于贫困的减少;<2)通过对32个发展中经济体的实证检验估算出城镇化发展的最优水平为77; (3)对城镇化减贫机制的分析表明，城镇化建设能够提高教育、健康、农业生产率，而教育、健康和农业生产率的提高又有助于贫困的减少。

基于本文的研究，提出了如下的对策建议:(1)加快城镇化建设步伐。加快城镇化建设步伐，制定科学合理的城镇化发展战略，不仅是促进农村人口向城镇转移的过程，而且是扩大就业、提高居民收入、减少贫困的过程。(2)提高农业转移人口的素质技能。政府部门要根据企业的用工需求，针对性地对农业转移人口免费进行劳动技能和岗前教育的培训;(3)大力发展农村基础教育。加大农村教育投资，改善农村教学条件，加强师资队伍建设，提高教师待遇，吸引优秀大中专毕业生到农村学校任教。