人口、就業與土地非農化的相互關系研究

摘要 在Carlino-Mills區域增長模型的基礎上，通過引入農地非農化變量，應用兩階段最小二乘法(TSLS)和普通最小二乘法(OLS)，利用中國232個地級及以上城市1999年和2005年兩個時間段的截面數據，從一個整體的視角分析了人口、就業與土地非農化的關系。分析結果表明:①城市人口與非農就業相互影響，非農就業對城市人口的影響要大于城市人口對非農就業的影響;城市人口與第二產業就業呈正相關關系，而與第三產業就業呈負相關關系;②城市人口和非農就業對農地非農化有顯著的正的影響，城市人口對農地非農化的影響要大于非農就業對農地非農化的影響;農地非農化與第二產業就業正相關，與第三產就業負相關;③就業非農化高的地區，農地非農化將有所減緩，人口城市化高的區域，農地非農化則加劇。根據上述研究結果，本文提出了相應的政策建議。

關鍵詞 相互關系;人口城市化;就業非農化;土地非農化

中圖分類號 F301.21 文獻標識碼 A

文章編號 1002-2104(2009)05-0104-07

從要素空間轉移的角度來看，非農化是指農業人口向非農業人口轉化，農村人口向城市人口轉化，也是農業用地向非農業用地轉化的過程，即就業非農化、人口城市化、土地非農化構成城市化的三個方面。三者相互影響，相互作用，如果發展協調合理配置，則促進城市化的健康發展;反之則遲滯城市化進程[1]。2005年中國城市化已步入快速轉型期，但低于中低收入國家44%的城市化水平，遠遠落后于經濟發達的高收入國家;更為甚者，由于長期以來中國注重人口的空間轉換而不是職業轉換[2]導致不完全的城市化現象[3]，這種現象嚴重影響耕地資源的合理配置，成為現階段中國轉軌與經濟發展過程中面臨的重大問題[3]。從1996年10月31日到2006年10月31日，中國耕地從19.51億畝減少到18.27億畝，10年中凈減少耕地1.24 億畝[4]，其中建設占用耕地是每年耕地非農化中比例較大的部分且呈逐年增加的趨勢。據統計，2003-2006建設占用耕地面積占年內減少耕地面積的比例分別為7.9%、19.81%、21.54%和25.18%。由于建設占用耕地不可逆，在未來很長時期內將構成農地流失最大的威脅[5]。許多文獻對人口與就業，人口、就業對土地非農化的影響進行了大量的研究。例如，國際上人口和就業關系的爭論存在需求論、供給論[6]。同時決定論

[7]的觀點。國內學者主要從宏觀尺度上對人口城市化和非農化兩者關系進行了研究，研究觀點為滯后論、適度論、超前論等[8]。在人口城鎮化與農地非農化相互關系的研究方面學術界持有不同觀點[9]:①正相關關系;②“庫茨尼茨曲線”關系;③人口城鎮化不對農地非農化產生影響;④因果關系或不存在因果關系;⑤雙向互動關系。然而，這些研究大多數僅從各自的專業領域就其中的兩個方面進行研究，缺乏整體的視角;同時假定變量的外生性，從而會高估這種可能的影響;應用傳統的回歸分析方法，而忽略因果關系的描述;利用省級尺度的數據，可能會由于樣本不足而產生估計有偏的問題。本文在Carlino Mills區域增長模型的基礎上，通過引入農地非農化變量，應用兩階段最小二乘法(TSLS)和普通最小二乘法(OLS)利用中國232個地級及以上城市層面1999年和2005年兩個時間段的截面數據對人口、就業與土地非農化的關系進行實證研究。

1 模型構建及方法說明

在Carlino Mills區域增長模型[10]的基礎上，通過引入農地非農化變量構建計量模型如下:

ΔWOR_t=β₁POP_t-1+β₂ΔPOP+β₃WOR_t-1+β_wΩ^w(1)

ΔPOP_t=α₁WOR_t-1+α₂ΔWOR+α₃POP_t-1+α_pΩ^p(2)

ΔRULC_t=γ₁WOR_t-1+γ₂ΔWOR+γ₃POP_t-1+γ₁ΔPOP+λ₅Ω^RULC(3)

方程(1)、(2)和(3)分別稱為就業非農化模型、人口城市化模型和農地非農化模型。就業非農化模型說明就業非農化取決于就業非農化、城市人口的初始狀態、城市人口的變化以及其他外生變量(Ω^wΩ^p)的影響。其他外生變量包括產品多樣化指數(Shop)、基礎設施狀況(Infrastruct)、是否為省會城市(Dumy Capital)、是否為沿海城市(Dumy Coast)、距離省會城市的距離(Dis capital)、距離最近省會城市的距離(Dis Neacapital)、勞動力年平均工資(Aver wage)、人均耕地面積(Culandper)、平均受教育年限(Capital EDU)以及流動人口(Mob POP)。由于利用非農就業總量數據可能會掩蓋不同非農產業部門的經濟活動行為，我們將非農就業分為第二產業就業和第三產業就業，相對應的模型稱為第二產業就業變化模型、第三產業就業變化模型。

人口城市化模型說明人口城市化取決于就業非農化、城市人口的初始狀態、就業非農化的變化以及其他外生變量(ΩW，Ωp)的影響。其他外生變量包括生活質量指數(lifequa)、基礎設施狀況(Infrastruct)、是否為省會城市(Dumy Capital)、是否為沿海城市(Dumy Coast)、距離省會城市的距離(Dis capital)、距離最近省會城市的距離(Dis eacapital)、勞動力年平均工資(Aver age)、人均耕地面積(Culandper)、平均受教育年限(Capital EDU)以及流動人口(Mob POP)。為避免單一中心模式的局限，除考慮距離省會城市的距離外，還考慮了距離最近省會城市的距離因素，由于城市的溢出效應，使得距離城市越近，城市對就業和人口的吸引力就越大，反之距離城市越遠，這種吸引力就越小。是否為省會城市和沿海城市也是很重要的因素，因為這些城市在居住環境以及多樣化的生產方面優于其他城市，從而對人口和就業產生正的影響。鮑常勇[12]的一項研究發現在全國內地31個省會城市中，流動人口最多的是北京，有六個省會城市的流動人口超過了100萬人;從地域選擇方面看，近80%的流動人口選擇東部沿海經濟發達地區的城市。生活質量作為舒適性指標直接影響人口的變化。高速公路等基礎設施的擴張有利于勞動力的引入，直接影響就業的變化。勞動力工資越高，受教育年限越長，會增加就業的機會。土地資源稟賦對地區的經濟發展有重大的影響，人均土地資源的匱乏會導致勞動力的邊際農業產出率低下，而在非農產業具有更高的勞動回報率的條件下，大量的追求自身利益最大化的農民會迅速向加工制造業和服務業等非農產業轉移。由于我國城市人口并沒有包括6個月以下進城務工的人口，因此本文選擇流動人口因素，該因素對就業的影響是顯而易見的。農地非農化模型中，所有同時影響就業和人口的因素將直接或間接影響農地非農化，就業和人口的初始狀態及其變化也影響農地非農化。例如，距離城市的距離等接近性因素可能通過人口和就業的變化間接影響農地的非農化，也可能通過可達性直接影響農地非農化;道路越多，交通設施越便利，農地越容易非農流轉。鑒于前文對人口和就業關系的探討，方程(1)和(2)中內生變量作為解釋變量出現，并且變量之間的關系是雙向的，因此不宜采用普通最小二乘法(OLS)[13，14]。我們利用兩階段最小二乘法(TSLS)對就業非農化模型和人口城市化模型進行估計。用普通最小二乘法(OLS)估計農地非農化模型。

2 變量說明及數據來源

選擇的樣本是以中國1999年劃分單元的232個地級及以上城市市轄區。上述模型中的t為2005年，t-1年為1999年。Mills and Price[15]的研究發現人口郊區化10年后就是就業的郊區化，Yohannes G.Hailu[11]和ArauzoCarod[7]在研究中取10年，考慮到數據的收集問題，我們選用6年，當然時期以及時間段的選擇可能會對計量結果產生影響。為了消除由于城市規模不同而產生的異方差問題，我們將數據轉換為密度，如Carlino and Mills[10]用每平方公里、每平方米、每人等。同時考慮計量的需要，將控制變量取自然對數。各變量的定義和說明見表1。人口、就業、勞動力年平均工資、社會商品零售總額、道路面積等數據來源于《中國城市統計年鑒》(2000年、2006年)。流動人口為暫住人口，取1999年-2005年的平均值，數據來源于《中國城市建設統計年鑒》(2000-2006);人均耕地面積、人均住房使用面積來源于《中國城市建設統計年鑒》(2000年、2006年);距離省會城市的距離、距離最近省會城市的距離來源于google網;是否為沿海城市來源于《中國海洋統計年鑒》(2003年);平均受教育年限數據來源于李文杰[16]。采用Eview 5.0計量工具。

3 計量結果分析

計量結果見表2～表4。由于我們采用的是滯后一期的截面數據，模型的DW檢驗值接近于2，因此模型不存在自相關問題。由于采用截面數據，解釋變量取值變動幅度較大，常常發生異方差現象，為此，我們利用密度數據，并將控制變量取自然對數。對于多重共線性問題，潘省初(2007)認為多重共線性問題是普遍存在的，輕微的多重共線性問題可不采取措施。多重共線性問題可通過增加數據、相關分析刪除一個或多個共線變量得以消除。所有模型的解釋程度大于65%，從T統計值來看，比較多的解釋變量通過了統計檢驗，而且系數符號與理論預期基本一致，說明這里的估計基本有效。從表2和表4進一步看出當模型中的被解釋變量不變，部分解釋變量發生變化時，其他解釋變量對被解釋變量的作用大小和作用方向基本一致，說明這里的估計基本穩健。

就業非農化模型結果(見表2)表明，控制其它變量后，在10%的顯著性水平下，城市人口的增加與非農就業的變化顯著正相關，符合理論預期，這說明隨著城市人口的增長，非農就業增長，城市人口的增長對非農就業的增長有顯著的解釋力。研究結果顯示通過增加城市人口來增加非農就業可靠。我們將非農就業分為第二產業就業和第三產業就業進一步分析發現(見表2)城市人口的增加與第二產業就業人數的變化顯著正相關，與第三產業就業人數的變化顯著負相關。這可能與我國城市第三產業的發展還不成熟有關，“十五”期間我國產業結構調整主要體現在第二產業快速發展，第三產業增長緩慢，中國目前第三產業占GDP的比例只有30%左右，幾乎是世界各國中最低的。前一期的非農就業與非農就業的增加呈弱正相關，這說明前一期非農就業密度高的城市，非農就業的增長較快，進一步說明非農就業的決策取決于前一期非農就業的決策。前一期城市人口與非農就業的增加顯著正相關，這說明前一期城市人口密度高的城市，非農就業增長快。勞動力年平均工資、平均受教育年限、距離最近省會城市的距離，流動人口與非農就業密度變化呈正相關，與預期一致。產品多樣化指標、道路密度、是否為省會城市、是否為沿海城市、距離省會城市的距離、人均耕地面積與非農就業密度的變化負相關，與預期不相一致，這是由于不同經濟活動行為的差異所致，如這些因素在第二產業就業密度變化模型中與第二產業就業密度變化負相關而在第三產業就業密度變化模型中與第三產就業密度變化正相關不同，這可能與2001年中國開始實施“退二進三”的戰略有關，即隨著城市的擴張，一些企業從城市的繁華地段退出來，進入城市的邊緣或周邊進行發展。人口城市化模型結果(見表3)表明，控制其它變量以后，非農就業的增長與城市人口的增長正相關，這說明隨著非農就業的增長，城市人口增長，但統計上并不顯著，這可能受不同經濟活動的影響。進一步將非農就業分為第二產業就業和第三產業就業進行的分析(見表3)發現，第二產業就業的增長與城市人口的增長顯著正相關，而第三

產業就業的增長與城市人口的增長顯著負相關。這說明第二產業就業的增長對城鎮人口增長的驅動，而第三產業就業的增長對城市人口增長的拉力不足，因此相對于第三產業就業而言，城市人口的增長主要來自于第二產業就業的驅動。這可能與中國“重工業優先戰略”的背景下，第三產業的發展緩慢還不成熟相符。從1998年至2001年，中國第三產業增加值占GDP的比重由32.8%升至33.6%，僅增加了0.8個百分點，不僅遠未達到英克爾斯現代化標準(即45%以上) 的要求，而且還低于世界低收入國家37%的平均水平，更落后于西方發達國家60%～80%的水平。2005年我國城市第三產業就業比重僅為48.34%，而發達國家在1980年該比值達到56%，香港、東京、漢城、紐約、巴黎、羅馬等城市在19世紀80年代末超過63%[17]。前一期的人口城市化與城市人口增長顯著負相關，說明人口城市化高的城市，城市人口增長緩慢，這可能與中小城市的迅速發展有關。人均住房使用面積與城市人口的變化顯著正相關，這與預期一致，說明人均住房使用面積對城市人口有吸引力。人均耕地面積與城市人口的變化負相關，但統計上并不顯著，這與預期一致。

交通便捷程度、是否為省會城市、距離省會城市的距離等變量與城市人口密度的變化正相關，這與預期一致，而是否為沿海城市與城市人口密度變化負相關，但統計上并不顯著。勞動力年平均工資與平均受教育年限與城市人口的變化負相關，說明城市勞動力工資水平并不如人口遷移模型所描述成為吸引城市人口的主要因素，這兩個因素對城市人口生育觀念產生影響，該結論與李培，施曉麗[18]一致。本文中的流動人口就是暫住人口，即使居住在城市但不是城市人口，不享有城市人口的福利等政策，由于當前對流動人口疏于管理，比如帶來社會治安隱患、增加了城市建設和管理的壓力等，從而影響人口城市化的進程，人口城市化模型中流動人口與人口城市化顯著負相關。農地非農化模型結果(見表4)表明，農地非農化與城市人口變化顯著正相關，一般而言，城市化區域和郊區人口壓力越大，對非農地的壓力就越大，農地非農化加快的區域常常是城市人口變化大的區域，該結論與理論預期一致。從模型回歸系數來看，城市人口對農地非農化的影響最大，每增加1×104人，則耕地減少0.15hm₂左右，對應的農地非農化面積增加0.15hm₂左右。曲福田等[19]對中國1995-2001年的一項研究表明每增加1×104人，則耕地非農化的面積將增加0.6 hm₂。農地非農化與非農就業變化正相關，該結論與理論預期一致，從模型回歸系數來看，非農就業人數對農地非農化有一定的影響，每吸引1×104人就業，則耕地減少0.04 hm₂，對應的農地非農化面積增加0.04hm₂，遠遠小于城市人口對農地非農化的貢獻，但統計上并不顯著，進一步地分析發現農地非農化與非農就業的這種關系與第二產業密切相關;從農地非農化模型(表4)的回歸系數來看，第二產業就業人數對農地非農化有一定的影響，但這種影響也遠遠小于城市人口對農地非農化的影響，該結論與葉嘉安等[20]的研究結論一致。葉嘉安等的研究顯示，人口與用地量的相關系數比工業產值與用地量的相關系數高，說明了人口增長對用地量的需求所起的作用較工業產值增長所起的作用大。農地非農化與第三產業就業密度變化負相關，這可能與中國第三產業的發展不成熟相關，也可能與第三產業用地的集約程度高于第二產業有關，因此加快第三產業的發展不盡能促進城鄉經濟轉型，而且不會增加土地的壓力。農地非農化與就業非農化負相關，且統計上顯著，而與人口城市化正相關，但統計上并不顯著。這說明就業非農化高的城市，農地非農化將有所減緩，而人口城市化高的城市農地非農化則加劇。這與我國當前人口城市化處于40%的快速期相符。農地非農化與人均住房使用面積正相關，人均住房使用面積驅動了城市人口的增加，由于城市人口對土地施加的壓力，導致農地非農化的增加。農地非農化與人均耕地面積顯著負相關，說明人均耕地面積多的區域，農地非農化速度減緩，該結論與理論預期一致，也與曲福田等[19]的研究結論一致。農地非農化與高速公路密度正相關，這一結論與閔捷[21]結論一致，即交通便利的區域提高了就業機會尤其是第三產業就業機會以及吸引人口導致農地非農化增加。農地非農化與是否為沿海城市與距離省會城市的距離顯著正相關，這一結論與理論預期一致。農地非農化與勞動力年平均工資和平均受教育年限負相關，這與理論預期一致。農地非農化與距離省會城市的距離負相關，但統計上并不顯著。另外，農地非農化與流動人口顯著正相關，流動人口通過非農就業直接或間接影響農地非農化。

4 結論與展望

本文的分析結果發現:①城市人口與非農就業相互影響，非農就業對城市人口的影響要大于城市人口對非農就業的影響。進一步的分析發現，城市人口與第二產業就業呈正相關關系，而與第三產業就業呈負相關關系;②城市人口和非農就業對農地非農化有顯著的正的影響，城市人口對農地非農化的影響要大于非農就業對農地非農化的影響;第二產業就業與農地非農化正相關;而第三產就業與農地非農化負相關;③就業非農化高的區域，農地非農化將有所減緩，而人口城市化高的區域，農地非農化則加劇。上述結果說明，就業決定人口的作用力要大于人口決定就業的作用力;我國城市第三產業的發展還不成熟，對城市人口的吸引主要來自第二產業;加快第三產業的發展不會加大農地非農化的壓力;農地非農化主要發生在沿海城市、城市化水平高、城市人口增加快的地區。因此，必須①通過非農就業政策的支持，加快就業非農化進程，促進城市化快速發展;②加快第三產業的發展，使第三產業隨著城市產業結構的調整逐漸取代工業而成為城市產業的主角，作為城市化的后續動力，通過生產配套性服務的增加、生活消費性服務的增加，帶動城市人口的增加;③通過提高城市土地集約利用水平，重點調控人口城市化水平高和城市人口增長快的地區農地非農化的速度，促進人口、就業與土地的協調發展。模擬空間尺度上復雜的經濟現象之間的相互關系是一個很有挑戰性的課題，本文的研究獲得了一定成果，但為使研究進一步完善，下一步還應從以下角度進行研究:①根據推拉力理論，將農業部門的發展作為人口、就業與土地非農化的推力納入模型中;②從區域的角度，考慮政策變量有利于揭示農地非農化的過程;③區位對人口、就業與土地非農化的影響顯著，創造替代變量，需要利用GIS技術;④將農地非農化變量作為就業非農化、人口城市化模型的內生變量來分析三者之間的關系。

(編輯:于 杰)

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