经济论文哪里有？本文以广西地区 14 地级市的面板数据为样本，通过建立空间滞后模型 SLM、空间误差模型 SEM 以及空间杜宾模型 SDM 对广西地区的城镇化发展的影因素展开实证研究。
第一章 绪论
1.3.2 国外城镇化研究综述
国外通常将城镇化称作城市化，国外学者对城市化的研究内容较为丰富，研究领域也十分广泛。可以归纳为以下三个方面：城市化作用、城市化发展规律和城市化发展模式。
1.城市化作用
Chenery[17]、Berry[18]、Moomaw[19]通过实证分析，认为城市化对城市的经济发展有正面的促进作用。Sean Fox[20]认为城市化带来的技术和制度创新大大改善了全球城市定居点的疾病控制和粮食安全。Duncan Black、Vernon Henderson[21]通过探讨城市化发展与经济增长的过程如何相互影响，证明城市化的发展的确能够帮助地区提升经济水平。Magura and Lovei[22]则持相反意见，他们认为城市化的进程加剧了城市交通拥挤、人员住房困难、城市环境污染等负面影响，并且认为过度城市化不能改善人员生活。
2.城市化发展规律
国外学者研究城市化的发展阶段中发现了随着城市化的推进，城市化具备规律性地特点。Hollis[23]实证研究中证明，城市化水平与工业化水平之间存在线性相关。Northam[24]研究发现城市化发展速度与时间是相关联的，在坐标轴上呈现某种形态有趋势的发展，城市化发展到某一阶段会出现阶段性加速发展和减速发展的特征。Friedman[25]将城市化过程分为第一阶段与第二阶段两个层次来研究。城市化第一阶段是城市化进程中人口由农村和城市周边加速向城市进行聚集，第二阶段是的城市生活方式向农村进行反向渗透和影响。
第三章 广西城镇化发展现状及时空格局演变
3.1 广西城镇化的发展现状
近几十年以来，中国城镇化以惊人的速度发展，取得了显著的成就，这不仅在一定程度上改变了城乡居民的生产方式也改善了城乡居民的生活条件，同时促进了我国经济社会发展的转型，而且对全球经济也产生了很大影响。城镇化是中国发展的重要一步，这是因为中国的城镇化率比其他国家的低很多，更因为城镇化有着拉动经济增长的重任。随着"新型城镇化"概念被提出，"加快城镇化建设速度"被列为主要经济工作任务之一。随着党的十九大召开以来，新型城镇化更被大家所关注，新型城镇化成为中国经济发展的重大推动力。梳理中国城镇化的发展可以分为四个阶段：1.1987—1992 年，恢复和快速发展阶段；2.1992－2002 年，稳定发展阶段；3.2002－2012 年，继续发展阶段；4.2012 至今，纵深发展和完善阶段。
广西城镇化发展相对滞后是多种因素共同作用的结果。从自然地理条件来分析，广西属于“八山一水一分田”的地貌，山地较多平地较少，而且过去广西的交通等基础设施也较落后，教育水平比周边地区相比明显滞后，工业布局又比较少等因素，使得广西整体的城镇化水平都较为滞后。但是，较低的城镇化水平，也意味着有较大的发展空间。尤其是近年来随着贵广、南广等高铁的建成运营，广西和港澳珠三角之间的时空距离大大缩短，广西与这些发展较为靠前的城市之间的经济联系日益紧密，不少产业选择到广西落户，从而加快了广西工业化和城镇化的步伐。广西的城镇化发展很快，但随着城镇化的深入推进， 传统的城镇化发展方式很难有效推动广西城镇化进程有效深入的推进。2020 年是广西新型城镇化战略的最后一年，在开启新的城镇化建设之际，有必要梳理广西城镇化发展现实，为未来新的城镇化战略提供科学的依据。
第四章 广西城镇化影响因素的空间计量分析
4.1 指标的选取和模型的构建
4.1.1 指标的选取
要对广西城镇化影响因素进行客观并且合理的分析，需要有客观科学的影响因素指标体系，在构造指标体系时，应严格遵循以下原则： 科学性原则，所谓科学性原则即是所选取的评价指标应客观、清晰反映广西城镇化发展质量现状，科学性原则是选择评价指标的基础；全面性原则，在构造评价指标体系时，应充分通过各种维度考虑各种能够反映新型城镇化发展质量的指标，指标不能过于片面；代表性原则，有些指标在信息上存在着重叠或者包含关系，因此在选取指标时，指标数量既不应过少，导致评价指标不够全面，也不应过多导致评价过程繁项，而应在评价指标中选取具有代表性的指标；可行性原则，即评价指标应满足可获取这一特征，假如某项指标虽然能够对评价过程起到重要作用，但由于一些现实间题导致该指标的数据收集起来过于麻烦，或者成本过高，导致在数据收集时不是那么容易能够获取的话，该指标的设置也就只存在理论上的意义了。
根据上述四个原则，论文基于经济发展、城乡协调发展、社会发展、人口结构、生态建设五个方面选取指标来研究城镇化影响因素。
4.2 空间自相关实证分析
4.2.1 构建空间权重矩阵
空间权重矩阵是衡量与检验空间相关性的基础，建立合理的空间权重矩阵是模型建立的第一步，也是区别于非空间计量的一个重要标志。如果选择的空间权重矩阵不够科学合理，那么将很难保证空间计量模型的正确性与实际意义，并且会对进一步的分析造成很大的影响，从而影响最终的结果，因此在建立模型之前需要选取合理的空间权重矩阵。
上面提到过，空间权重矩阵分为三类：距离权重矩阵、邻接权重矩阵、复合空间权重矩阵，本文基于邻接权重矩阵建立了 0-1 空间权重矩阵，如表 4-2 所示：
第五章 主要结论与建议及研究展望
5.1 主要结论
本文以广西地区 14 地级市的面板数据为样本，通过建立空间滞后模型 SLM、空间误差模型 SEM 以及空间杜宾模型 SDM 对广西地区的城镇化发展的影因素展开实证研究，得出以下结论：
1．广西各个城市城镇化水平呈现空间依赖性，适合使用空间计量面板模型；与以往的研究相比，主要发现了广西各个城市城镇化之间具有虹吸效应，即各城市城镇化水平存在负向的溢出效应，城镇化发展较好的城市吸收城镇化发展相对滞后的城市的投资、资源、人才等，使得自身的城镇化发展越来越好，滞后城市的城镇化水平越来越差。
2．在经济发展方面，国内旅游总收入对本地区的城镇化具有正向溢出效应，且聚集效应非常突出，这主要与广西的特殊自然环境有关，使得重工业较少以及多数城市以旅游业为当地重要产业。人均地区生产总值、实际外商直接投资、公共财政预算收入和社会消费品零售总额这四个指标对广西城镇化没有显著的影响。
3.在城乡协调发展方面，城镇居民人均可支配收入对本地区的城镇化具有正向溢出效应，农村居民人均纯收入对城镇化具有负向溢出效应。
4.在社会发展方面，教育支出和互联网覆盖率对城镇化的发展具有显著的正向溢出效应，人均城市道路面积、普通中学在校人数和医疗卫生机构数对城镇化的发展影响并不显著。
5.在人口方面，人口密度对城镇化的影响并不显著，但其对城镇化的影响是负向的，这可能是因为人口密度较高导致地区就业压力增加，大量劳动力流失，从而阻碍城镇化发展。
6.在生态方面，森林覆盖率会对本地区的城镇化具有正向溢出效应。
参考文献（略）
