第24卷第3期2005年5月；地理研究GEOGRAPHICALRESEARCH；Vol124,No13；May,2005；中国城市化滞后的经济因素；―――基于面板数据的国际比较；李(,)；摘要:,、统筹区域发展的重要途径,因此本文旨在探；文章编号:05)0320；1引言；党的十六届三中全会明确提出全面、协调、可持续的科；,采用截面分析
第24卷　第3期2005年5月
地　　理　　研　　究GEOGRAPHICAL　RESEARCH
Vol124,No13
中国城市化滞后的经济因素
―――基于面板数据的国际比较
摘要:,、统筹区域发展的重要途径,因此本文旨在探索造成我国城市化滞后的经济因素,。本文采用跨国经济实证分析中的标准分析工具面板数;然后,以本文构造的世界模型为基准,定量;最后通过国际比较分析发现,在我国影响城市化水平的经济因素中,第二产业、第三产业和高等教育对城市化水平的影响能力,大致都只相当于世界平均水平的50%,该结果较以往基于横截面的分析结果更为准确。关　键　词:经济增长;城市化;面板数据
文章编号:05)
　　党的十六届三中全会明确提出全面、协调、可持续的科学发展观,要实现统筹城乡发展、统筹区域发展等“5个统筹”。实现与经济增长相匹配的城市化,显然利于我国早日实现统筹城乡发展。但现有的大量研究发现,我国城市化水平与经济增长水平并不相匹配,出现了城市化水平滞后现象[1]。因此,本文尝试从经济增长促进城市化的角度,探索造成我国城市化滞后的经济因素,并定量分析其影响程度,从而增加人们对如何实现统筹城乡协调发展的进一步理解。　　近十多年,国内外学者对我国城市化水平滞后还是超前等问题进行了广泛的探讨。这些讨论大大加深了人们对我国城市化进程的理解,但从方法论的角度看,现有的相关文献还存在有待改进的地方。现有文献采用的方法大多是以世界各国某年的截面数据得出的世界城市化一般模型[2～7]为基准进行比较。但不幸的是,跨国实证分析文献已经发现,在跨国比较分析中
,采用截面分析,其结论是有偏的。Islam明确指出,在跨国实证分析中,采用截面分析,隐含地假定各个经济体是同质的,从而忽视了各个经济体自身的“特色”,实证结果显然是有偏的[8]。基于此,Islam建议,在跨国比较分析中采用具有固定效应的面板数据分析,以固定效应刻画各个经济体的“特色”,从而得到一致的估计结果。在经济学文献中,面板数据分析现已成为跨国比较分析的标准方法[9,10]。坦白地说,既然现有城市化文献几乎都以截面数据得出的世界城市化一般模型为比较基准,那么比较基准自身的精确度显然关系到最终比较结论的稳健性。
　　收稿日期:;修订日期:　　基金项目:广东省重点研究基地2003年度重大项目(03JDXM79002);广东省教育厅人文社会科学规划项目
(02SJA790002);“985工程”GIS与遥感的地学应用(006)
　　作者简介:李郇(19642),男,江西人,副教授,博士。主要从事经济地理研究。Email:lixun23@1261com
　422地　　理　　研　　究24卷
　　因此,本文尝试采用跨国实证分析中的标准分析工具面板数据分析法,构造影响经济增长对城市化进程的世界模型,以此为基准,对造成我国城市化滞后的经济因素及其影响程度进行较为准确的分析。
2　　　从跨国实证分析工具的发展历程看,年后,随着Islam较分析的标准方法。,本文重点探讨以及该世界模型在我国的具体运用。211　世界模型　　,一般认为经济增长水平的、劳动力的专业化和需求结构的变化[11]。首先,经济水平的增长导致了产业在城乡之间分布发生变化,促使一国的城市化水平提高;其次,经济水平的增长将增加对第二产业、第三产业和高等教育的需求,第二产业和第三产业在国民经济中所占的份额也会发生相应的变化[2]。服务业和制造业份额的增加,城市集聚的成本优势出现,最初的集聚优势更有利于制造业,随着城市成本的增加,集聚对服务业的优势明显。在全球化的背景下,国际贸易增加了城市作为交通节点的重要性,同时作为贸易支持的市场、金融、信息等活动要求更加高的空间积聚,这也增加了城市区位的重要性。总之,处于不同发展阶段的国家或地区,经济增长水平、产业结构对城市化有不同的影响。　　根据以上经济增长对城市化水平影响的描述,建立以下经验模型:
ββlgurbi,t=βDj)lggdpi,t+(Dj)lgprodi,t+1+(2+β2?3+β3?
(1)　　333
(ββ)(ββ)(ββ)εDjlgseveri,t+5+5?Djlgtradi,t+6+6?Djlgedui,t+Dj+i,t4+4?　　其中:urb表示一国的城市化水平,gdpi,t表示一国的人均收入水平,prodi,t、seve2ri,t、edui,t、tradi,t分别为国家i和t年第二产业、第三产业结构、高等教育、国际贸易水平,Dj为虚拟变量,j=1,2,3分别表示低收入国家、中低收入国家、中高收入国家。
βββββββββ,β2、3、4、5、6分别表示影响因素对城市化影响的弹性2、3、4、5、6分别为虚拟变量的系数,ε为残差。
　　不同人均收入水平的虚拟变量划分,采用1990年联合国对发展水平的划分标准,人均国民生产总值545美元为低收入国家,545～2200美元为中下收入国家,美元为中上收入国家,6000美元以上为高收入国家。212　世界模型在我国的具体运用变换　　为了能与世界城市化一般模式进行比较,在方程(1)式的基础上,建立以省区为单位的我国城市化面板数据分析估计方程:
log(urb)i,t=β0+β1+β2log(gdpi,t)+β3log(prod)i,t+
　　　　　β4log(seve)i,t+β5log(trad)i,t+εi,t
β　　其中,i表示我国大陆地区的30个直辖市和省区,t分别为1990年和2000年。0
　　①弹性(elasticity)是指一个经济变量的相对变动对另一个经济变量的相对变动的影响程度,如变量gdp对变量
urb的弹性表示为:βgdp,urb=
,在对数形式的回归模型中,恰等于lngdp的估计系数。
d(gdp)/gdp
　3期李　郇:中国城市化滞后的经济因素―――基于面板数据的国际比较　423
β1为固定效应,其它符号含义同方程(1)式。　　为了验证式(2)的估计结果①,本文同时建立一个基于时间序列的我国城市化估计方程:
β　　　　　5log(trad)+β6log(edu)+ε
　　其中,gdp、prod、sever、trad含义同方程)式log(urb)=β1+β2log(gdp)+β3log(prod)+β4log(sever)+
3　311　数据来源
　　年,采用70～1995年,对每个样本中出现的少量数据缺失,采用内插或用上一年()数据替代的方法补齐,构成平衡的面板数据。其中:人均收入gdp采用一国或地区的人均国内生产总值;城市化水平urb采用一国或地区的城市人口占总人口的比例;第二产业prod采用一国或地区的国内生产总值中第二产业的比例;第三产业sever采用一国或地区的国内生产总值中第三产业的比例;高等教育水平edu采用一国或地区受高等教育的人口占总人口的比例;国际贸易trad采用一国或地区进出口贸易总额占GDP的比例。312　实证结果　　由于面板数据分析中可能存在自相关现象,即各期的残差不是相互独立,任何一个给定时期观察值的残差对未来时刻都有影响。虽然自相关并不影响普通最小二乘法估计(ordinaryleastsquare,以下简称OLS)的无偏性和一致性,但影响它们的有效性,因此,不可能正确推断真实的情况。为克服自相关,假设各期自相关是AR(1)的形式,其中ρ是自相关系数,对每一个时间序列数据进行广义差分得到新的回归方程,其中,系数β仍然表示为人均收入水平对城市化水平的弹性系数,与原方程的含义没有变化。为克服异方差对估计结果的影响,对新方程进行White的一致协方差估计和可行的广义最小二乘法估计(feasiblegeneralizedleastsquare,以下简称FGLS),从而可以得到不同经济增长因素对城市化影响弹性的有效的估计量[12]。　　首先,分析经济增长水平对城市化水平的影响(表1)。回归1是只包含人均GDP解释变量的对数线性方程,采用70个国家的样本数据(年)进行OLS估计,弹性是0133,相关系数是0156,与截面数据的回归结果相差不大,但发现D-W指标只有01125,表现出严重的自相关。进行White一致协方差估计和FGLS估计后(回归2),相关系数大大提高,但D-W指标没有太大的改善。　　回归3、回归4是对广义差分后的方程进行OLS和FGLS估计,弹性系数提高到015左右,D-W指标达到0,自相关情况有一定的改善。可能由于各国经济发展差异较大,所有样本国家进行整体回归,在广义差分的情况下对自相关的克服效果仍然不会太好。因此有必要进行对样本国家按人均收入情况进行分组,分别考察人均收入水平对城市化的弹性系数
　　①由于在时间序列的数据中,城市化水平使用的是国家统计年鉴中的非农业人口数据,非农业人口数据是在户籍制度下人口分类,不能完全反映实际城市化水平,时间序列的分析结果只能用于比较。
　424地　　理　　研　　究
表1　经济增长水平对城市化水平的回归结果
Tab11　PercapitaGDPandurbanization
变量截距项
FGLS3(2051758)
-(-3(33(31
142)-034)949)16)54)
-3()12)-368)214)481)14)
广义差分OLS广义差分FGLS广义差分S广义差分FGLS
D1?gdpD2?gdpD3?gdpR2squaredDurbin2Watson
　注:括号内是T统计量,333表示显著水平1%。
　　回归5、回归6是加入按不同收入水平划分的虚拟变量,进行广义差分后的OLS和FGLS估计,结果显示D-W指标大为改善,达到1。更有意义的是,不同发展阶段的虚拟变量系数和截距系数都是显著的,截距和弹性系数在不同收入水平下是不同的。截距的不同说明不同收入组都有各自的影响因素;弹性系数的不同,说明在不同经济增长水平下,人均收入水平对城市的作用程度不一样,比用截面数据进行整体回归的结果更能说明问题。采用FGLS的估计结果,经济增长对城市化的弹性系数,对应低收入水平组、中低收入水平组、中高收入水平组和高收入水平组的弹性系数①分别是0和0。在中低收入组人均收入对城市化的弹性为最大。该结果显然比基
于横截面地估价结果更能反映出不同收入水平下,经济增长对城市化水平的影响程度。　　为了进一步考虑经济结构性变化对城市化水平的影响,表2中的回归7是在方程1式中加入第二产业、高等教育、国际贸易解释变量,广义差分后的FGLS的回归结果;回归8是加入第三产业解释变量,广义差分后的FGLS估计结果,解释变量十分显著;回归9和回归10是分别再加入不同收入组虚拟变量后的估计结果,除低收入组的第三产业外,虚拟变量都显著。结果显示不同收入水平下,第二产业、第三产业、高等教育、国际贸易对城市化的影响是不一样的。
　　①当虚拟变量系数β3显著的时候,β2,β2+β2Dj(j=1,2,3)分别为高收入组,低收入组,中低收入组和中高收入组国家变量gdp对变量urb的弹性,从而得到表3中不同收入组的具体弹性值;当β3不显著时,不同收入组之间的弹性没有差异。
　3期李　郇:中国城市化滞后的经济因素―――基于面板数据的国际比较表2　第二产业、第三产业、高等教育、国际贸易对城市化的影响
Tab12　Effectsofsecondarysector,tertiarysector,highereducationandinternationaltradeonurbanization
回归7广义差分FGLS
共同截距截距虚拟变量
Log(gdp)Log(edu)Log(trade)Log(pLog(sever)D1?eduD2?eduD3?eduD1?tradeD2?tradeD3?tradeD1?prodD2?prodD3?prodD1?severD2?severD3?severR2squared
DurbinWatson
-33(-33(-33(-33(33()
)258)765)0
回归8广义差分FGLS
回归9广义差分FGLS
回归10广义差分FGLS
0()082)074)78)
573)847)723)
　注:括号内是T统计量,333表示显著水平1%。
　　第二产业对城市化的影响在中低收入阶段最大,在高收入阶段最低,对城市化的影响弹性最小,约为中低收入阶段时的四分之一。中低收入阶段是工业快速发展阶段,大量的农村剩余劳动力向非农产业转化,城市的集聚效应明显,在高收入阶段,由于工业化过程已经完成,对城市化的影响也就较弱。第三产业对城市化在四个阶段都保持较高的弹性,说明第三产业一直是影响城市化的主要因素,在低收入阶段和高收入阶段的弹性一样,但
包含各类专业文献、生活休闲娱乐、幼儿教育、小学教育、文学作品欣赏、各类资格考试、高等教育、90中国城市化滞后的经济因素_基于面板数据的国际比较(1)等内容。　
　城市化地区性差异明显、 城市化滞后于工业化、农村剩余...”[1]是工业化进程中一个重要的社会、经济现象,是...“按国家统计局公布的数据显示,2009 年中国城市化率... 　中国城市化的动力机制 1 导论我国近十年来的城市...经济因素是城市化发展的根本动力因素, 无论是萨缪尔森...对我国城市化动力机制的阶段差异进行了面板数据分位... 　经历与国际轨道相偏离而最终又相接 近过程。城市化滞后与第=三产业低水平互为...1.制约中国工业与经济长期发展 绝大多数人口仍然依靠落后的农业维持生计,收入... 　1 引言 改革开放以来,中国经济保持高速增长态势,与...类型的国际进行对比后得出中 国的城市化水平要滞后...横截面及面板数据,选用不 同的统计和计量方法,对... 　城市经济学复习题 1、 城市化产生的一般性规律极其...(南风窗) 5、中国城市化滞后工业化进程吗?说出理由...以 1999 年的数据为参考, 全国水平为人均 9. 78... 　【1】 一、城市化启动机制的对比 与许多发展中国家...原因之三在于包括中国在内的发展中国家经济社会发展...农村发展滞后,城 乡差距持续拉大,“三农”问题仍然... 　(5) 对于非平衡面板数据,只要让θi=1-σν/(Ti...中西部地区经济发展滞后最重要的 原因之一是资本投入...解释变量数据来源于相关年份各省统计年 鉴和《中国... 　中国城市化与经济增长的计量分析_经管营销_专业资料。...与人 均 GDP 的关系图与表格都是通过(式 1)得到...此外,很少有人利用中国的数据对该问题作出实证分析,... 　我国城市化经济发展水平与二氧化碳排放――基于中国省级面板数据的实证检验
17:08:19 孙辉煌 来源:《华东经济管理》2012 年第 10 期 摘要:文章利用 ...| 　　　　　　　　　　　| 　　　　　　　　　　| 　　
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Thursday 15:01:47
工业化超前、城市化滞后
――城乡中国系列评论之六
经济观察报 日星期一
工业化与城市化相辅相成。在理解上，这一点没有特别的困难。工业不同于传统农业，技术上不靠光合作用，不需要每部机器、每道生产工序都均匀地晒到太阳，所以可以在空间上集中，也需要通过聚集来节约基础设施的投资。此外，工业产能大幅度提高之后，产出有了革命性的增长，需要更发达的分配体系，一般也会刺激市场和商业中心的发展。
中国在很长的时期内，推进工业化的难度更大，因为长期以农立国，工业化的资本、技术、人才门槛太高，难以逾越。比较之下，“城市”却是老早就有了的。发展城市也没有什么名堂，似乎工业化之后，城市化自然就会加速。倘若工业没有长足的进步，“消费性的城市”再多，对经济也没有好处。由此，前辈学者皆重工业化。笔者一向尊敬的、去年高龄辞世的张培刚教授，上世纪40年代在哈佛的成名之作就是《农业国工业化》。
中国的工业化历经艰难曲直，终于在全球搞出了名堂。比照之下，倒是原先普遍认为门槛不高的城市发展，成为落后于工业化的一条短腿。本文标题――“工业化超前、城市化滞后”――讲的就是我国工业化与城市化不相匹配的现实，其中包含的经济逻辑，值得深入探查。
先简要交代一下，衡量工业化的水平，关键指标是“工业化率”，也就是工业增加值占经济总量的比例。城市化呢？当然是“城市化率”，即城市人口占全体人口的比例。这两个“率”，一个经济，一个人口，当然无从直接比较。不过，由于工业活动总要“投影”到人口的空间分布上，所以在经验上，以上两率又可以作统计上的比较。
让我们先从最新的数据看起。今年国家统计局宣布我国城镇化率51.3％，那是2010年人口调查的结果。同年的工业化指数是多少呢？46.8％。这是说，2010年我国不但城镇人口超过农村人口，且城镇化率也超过了工业化率。这当然是了不起的成就。不过拿全球的情况来看，中国的工业化率相对于城市化率而言，还是偏高了不少。用世界银行的数据，2010年全球平均的城市化率为50.9％，而工业化率不过26.1％，而中国的两率的比值是1.09（即城市化率／工业化率＝51.3％／46.8％）。全球的平均比值是多少呢？1.95（50.9％／26.1%）。中国的工业化率相对全球平均水平高出了近一倍，统计口径的细节差异就不重要了。从大的图像看，中国工业化推进的城市化率的提升，远远不及全球平均水平。
与发达国家的区别就更为显著了。2010年，美国的城市化率／工业化率为4.1,即城市化率高达工业化率的4.1倍。同年同一比值，法国为4.11,英国为4.09，德国为2.64,日本为2.48，共同呈现出城市化率远远高于工业化率的特征。即便是“金砖五国”中的巴西、俄罗斯、南非和印度，城市化率除以工业化率的比值也分别达到3.22、1.97、1.38和1.15，都比中国的高。
不可小看这个比值。讲过的，工业化活动引起人口分布的改变，在空间上总有相应的表现。城市化率大大高于工业化率，描绘的是随着工业产出占总产出比重的提高，会有高得多的比重的人口居于城市。这幅图像背后，有规律在起作用吗？
让我援引道格拉斯?诺斯的一项研究成果。这位后来以制度变迁理论荣获诺贝尔经济学奖的教授，早年是研究美国经济史的。1988年他与一位合作者发现，在1970年美国的全部产出中，来自交易部门的贡献高达46%~55%，比一个世纪前的美国状况――交易部门贡献了26%的总产出――整整提升了约一倍。这与经验的观察很一致，就是与“发展中的美国”相比，发达后的美国有更多的人力资源从直接生产部门转移到“交易部门”工作。后者通常聚集于城市，所以城市化率比工业化率有更快的提升。
研读这项发现的时候，我问过一个问题：如果交易部门不是比工业生产部门更发达，美国还能拥有世界第一强大的工业生产能力吗？答案是否定的。没有更发达的交易部门，工业品无从在市场上实现转手，很快遭遇“产能过剩”，那就再也谈不到继续发展了。毕竟，工业生产流水线的技术进步可以很快，产出的规模也可以迅速翻番再翻番，可是，打通市场的“技术进步”一般就没有那么快了。简言之，是无数的“推销员之死”，才成就了现代工业革命的。
受此认识的提点，我对交易部门相对更快的增长，多少有了点敏感性。1996年回国，“下车伊始”的当晚，我就前往济南看一家洗衣机厂，对这家当时生产规模不大的制造业公司要向几十个城市派出庞大的销售、服务和修理团队，印象极为深刻。1998年有机会访问TCL，李东生的副总介绍他们遍布全国的营销人员总数远比车间工人多得多时，我就不觉得那么吃惊了。交易部门的加速扩张，是工业化进步的可靠征兆。
可是，就整体而言，中国还是上述经济规律的一个反例！不是吗？作为当今全球总量第二大的经济体，2010年中国工业增加值总量为18.8万亿元人民币（约合2.78万亿美元），占据全球工业总量中的最高份额，也说明“世界工厂”名副其实。可是，若论工业化推动交易部门的更快增长，以及其空间投影――城市化率更显著的上升――中国却不但敌不过美欧日本，甚至在金砖诸国中也甘居下游。这里冒出来一个谜：工业化推动城市化率更快增长这个规律，为什么在中国的经验里失灵？
我的看法，谜底在于开放与全球化。读者都知道，今天的中国工业为全球市场供货。但是，中国制造的工业品之所以大步流星地走向世界，很大程度上是借助了“世界城市体系”的帮助。离开了香港、新加坡、汉城、东京、法兰克福、汉堡、洛杉矶、旧金山、芝加哥、纽约、伦敦等世界城市的商务、物流、技术和融资等多方面的服务，中国制造要坐上天下出口的第一把交椅，应该没有那么容易。
看来，内地企业的“借船出海”，首先是“借城出海”。世界上当然没有白借这回事，服务费总是要付的，学费也不能不交。来来往往之间，中国制造刺激了境外交易部门的繁荣，推动了相关经济体的城市化更上层楼。我们要明白，今天发达国家的城市，服务的可不仅仅是他们本国的实体部门，这些声名远播的世界城市中心，也为中国制造提供服务，并在服务扩展中成长。
这就在某种程度上，替代了中国内地交易部门的更快增长。投影到空间表现上，中国的城市化率就没有表现出相对于工业化率的更快提升。虽然自己和自己比，近年内地的城市化率已经有了很大的提高，甚至有人认为已经偏快了。可是拿全球的情况作为参照，迄今为止，我们还是可以在中国现状中看到“工业化超前、城市化滞后”的现象。本文要说的是，经济规律未被违反，只不过是开放与全球化不再让它显示在单一国家的账面上。
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中国城市化滞后的经济因素
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3秒自动关闭窗口城乡中国之五：工业化超前、城市化滞后
Thursday 15:01:47
工业化超前、城市化滞后
——城乡中国系列评论之五
经济观察报 日星期一
工业化与城市化相辅相成。在理解上，这一点没有特别的困难。工业不同于传统农业，技术上不靠光合作用，不需要每部机器、每道生产工序都均匀地晒到太阳，所以可以在空间上集中，也需要通过聚集来节约基础设施的投资。此外，工业产能大幅度提高之后，产出有了革命性的增长，需要更发达的分配体系，一般也会刺激市场和商业中心的发展。
中国在很长的时期内，推进工业化的难度更大，因为长期以农立国，工业化的资本、技术、人才门槛太高，难以逾越。比较之下，“城市”却是老早就有了的。发展城市也没有什么名堂，似乎工业化之后，城市化自然就会加速。倘若工业没有长足的进步，“消费性的城市”再多，对经济也没有好处。由此，前辈学者皆重工业化。笔者一向尊敬的、去年高龄辞世的张培刚教授，上世纪40年代在哈佛的成名之作就是《农业国工业化》。
中国的工业化历经艰难曲直，终于在全球搞出了名堂。比照之下，倒是原先普遍认为门槛不高的城市发展，成为落后于工业化的一条短腿。本文标题——“工业化超前、城市化滞后”——讲的就是我国工业化与城市化不相匹配的现实，其中包含的经济逻辑，值得深入探查。
先简要交代一下，衡量工业化的水平，关键指标是“工业化率”，也就是工业增加值占经济总量的比例。城市化呢？当然是“城市化率”，即城市人口占全体人口的比例。这两个“率”，一个经济，一个人口，当然无从直接比较。不过，由于工业活动总要“投影”到人口的空间分布上，所以在经验上，以上两率又可以作统计上的比较。
让我们先从最新的数据看起。今年国家统计局宣布我国城镇化率51.3％，那是2010年人口调查的结果。同年的工业化指数是多少呢？46.8％。这是说，2010年我国不但城镇人口超过农村人口，且城镇化率也超过了工业化率。这当然是了不起的成就。不过拿全球的情况来看，中国的工业化率相对于城市化率而言，还是偏高了不少。用世界银行的数据，2010年全球平均的城市化率为50.9％，而工业化率不过26.1％，而中国的两率的比值是1.09（即城市化率／工业化率＝51.3％／46.8％）。全球的平均比值是多少呢？1.95（50.9％／26.1%）。中国的工业化率相对全球平均水平高出了近一倍，统计口径的细节差异就不重要了。从大的图像看，中国工业化推进的城市化率的提升，远远不及全球平均水平。
与发达国家的区别就更为显著了。2010年，美国的城市化率／工业化率为4.1,即城市化率高达工业化率的4.1倍。同年同一比值，法国为4.11,英国为4.09，德国为2.64,日本为2.48，共同呈现出城市化率远远高于工业化率的特征。即便是“金砖五国”中的巴西、俄罗斯、南非和印度，城市化率除以工业化率的比值也分别达到3.22、1.97、1.38和1.15，都比中国的高。
不可小看这个比值。讲过的，工业化活动引起人口分布的改变，在空间上总有相应的表现。城市化率大大高于工业化率，描绘的是随着工业产出占总产出比重的提高，会有高得多的比重的人口居于城市。这幅图像背后，有规律在起作用吗？
让我援引道格拉斯·诺斯的一项研究成果。这位后来以制度变迁理论荣获诺贝尔经济学奖的教授，早年是研究美国经济史的。1988年他与一位合作者发现，在1970年美国的全部产出中，来自交易部门的贡献高达46%~55%，比一个世纪前的美国状况——交易部门贡献了26%的总产出——整整提升了约一倍。这与经验的观察很一致，就是与“发展中的美国”相比，发达后的美国有更多的人力资源从直接生产部门转移到“交易部门”工作。后者通常聚集于城市，所以城市化率比工业化率有更快的提升。
研读这项发现的时候，我问过一个问题：如果交易部门不是比工业生产部门更发达，美国还能拥有世界第一强大的工业生产能力吗？答案是否定的。没有更发达的交易部门，工业品无从在市场上实现转手，很快遭遇“产能过剩”，那就再也谈不到继续发展了。毕竟，工业生产流水线的技术进步可以很快，产出的规模也可以迅速翻番再翻番，可是，打通市场的“技术进步”一般就没有那么快了。简言之，是无数的“推销员之死”，才成就了现代工业革命的。
受此认识的提点，我对交易部门相对更快的增长，多少有了点敏感性。1996年回国，“下车伊始”的当晚，我就前往济南看一家洗衣机厂，对这家当时生产规模不大的制造业公司要向几十个城市派出庞大的销售、服务和修理团队，印象极为深刻。1998年有机会访问TCL，李东生的副总介绍他们遍布全国的营销人员总数远比车间工人多得多时，我就不觉得那么吃惊了。交易部门的加速扩张，是工业化进步的可靠征兆。
可是，就整体而言，中国还是上述经济规律的一个反例！不是吗？作为当今全球总量第二大的经济体，2010年中国工业增加值总量为18.8万亿元人民币（约合2.78万亿美元），占据全球工业总量中的最高份额，也说明“世界工厂”名副其实。可是，若论工业化推动交易部门的更快增长，以及其空间投影——城市化率更显著的上升——中国却不但敌不过美欧日本，甚至在金砖诸国中也甘居下游。这里冒出来一个谜：工业化推动城市化率更快增长这个规律，为什么在中国的经验里失灵？
我的看法，谜底在于开放与全球化。读者都知道，今天的中国工业为全球市场供货。但是，中国制造的工业品之所以大步流星地走向世界，很大程度上是借助了“世界城市体系”的帮助。离开了香港、新加坡、汉城、东京、法兰克福、汉堡、洛杉矶、旧金山、芝加哥、纽约、伦敦等世界城市的商务、物流、技术和融资等多方面的服务，中国制造要坐上天下出口的第一把交椅，应该没有那么容易。
看来，内地企业的“借船出海”，首先是“借城出海”。世界上当然没有白借这回事，服务费总是要付的，学费也不能不交。来来往往之间，中国制造刺激了境外交易部门的繁荣，推动了相关经济体的城市化更上层楼。我们要明白，今天发达国家的城市，服务的可不仅仅是他们本国的实体部门，这些声名远播的世界城市中心，也为中国制造提供服务，并在服务扩展中成长。
这就在某种程度上，替代了中国内地交易部门的更快增长。投影到空间表现上，中国的城市化率就没有表现出相对于工业化率的更快提升。虽然自己和自己比，近年内地的城市化率已经有了很大的提高，甚至有人认为已经偏快了。可是拿全球的情况作为参照，迄今为止，我们还是可以在中国现状中看到“工业化超前、城市化滞后”的现象。本文要说的是，经济规律未被违反，只不过是开放与全球化不再让它显示在单一国家的账面上。
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