《表4 分位数回归估计结果》

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《金融发展提高城镇化水平吗——基于省际面板数据的实证分析》

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注:括号里的数字为自抽样400次得到自抽样标准误（Bootstrap Standard Error）。

为了保证回归结果的稳健可靠，本文采用分位数回归方法进行稳健性检验。计量经济学探讨自变量对因变量影响是通过研究整个条件分布实现的。在前部分的回归模型中，运用的是均值回归的方法，但这种方法刻画的是条件分布集中趋势的一个指标而已。为了能够反应整个条件分布的全貌，接下来运用分位数回归方法进行稳健性检验。表4为金融发展水平对我国城镇化率影响的分位数回归估计结果，qr10、qr25、qr50、qr75和qr90分别表示在我国城镇化率的10%、25%、50%、75%和90%分位点处进行回归估计，由表5可知，无论采用哪个分位点处进行回归估计，金融发展规模和金融发展效率的系数都在1%的水平上显著，并且系数为正，和之前的回归结果相一致，这充分说明模型的估计结果是稳健的。具体来看，随着分位数的增加（0.10→0.25→0.5→0.75→0.90），金融发展规模的系数呈现逐渐上升的趋势（0.072→0.082→0.172→0.243→0.246），这表明城镇化水平越高，金融发展规模对城镇化的影响越大；金融发展效率的系数呈现先递减后递增的趋势（0.223→0.174→0.170→0.196→0.199）。这表明金融发展效率对城镇化水平中级阶段的影响小于其初级和高级阶段。