產業－就業結構變動與中國城市化發展趨勢

何景熙 何 懿

(四川大學經濟學院/人口研究所，四川成都 610064)

區域產業發展及結構變動與人口城市化的因果關聯性是經濟學長期關注的問題。美國經濟學家西蒙·庫茲涅茨［1］把現代經濟增長概括為工業化和城市化過程，并指出:隨著經濟的發展主導產業由農業向制造業和服務業為主轉變，這種結構變動需要勞動力、資本投資和居住地點向城市轉移，由此帶動了城市化進程。美國發展經濟學家錢納里等人［2］指出，工業化與城市化密切關聯，工業化是城市化動因，而工業化過程則是產業結構變動過程。因為工業化過程中生產結構的變動，會引起生產要素，如資本和勞動力人口等從農村向城市轉移，即促成城市化現象。著名的“錢納里多國模型”對各國工業化發展不同階段上二者之間的對應關系作了計量描述。庫茲涅茨和錢納里都確信，人口城市化發展(以人口城市化率變動為參照物)與工業化發展過程(以第二產業－就業比重為參照物)之間，存在內在著互動規律。但他們的研究并未明確指明，產業結構變動、就業結構變動、人口城市化三者間存在怎樣的因果關聯。

Moir［3］從歷史發展的縱向角度考察了在經濟發展不同階段，各次產業勞動力結構與城市化聯系緊密程度的差異，發現在低發展水平階段，城市化與第二產業聯系得更為緊密;而在發達國家，第三產業的勞動力份額與城市化之間的關系更加密切，即在相對較高的發展階段，第三產業的發展對城市化的影響更大。

保羅·克魯格曼［4－6］以規模經濟、報酬遞增、不完全競爭為假設條件，將空間因素納入到一般均衡的分析框架，認為“空間聚集”是城市形成并不斷擴大的基本因素。而經濟活動的空間結構是受經濟系統中內生和外生力量的綜合作用影響形成的。內生力量主要包括地區吸引物及從一個稠密城市里吸引和排斥經濟活動的向心力和離心力。向心力就是促進區域增長的聚集所產生的收益，離心力是反作用于聚集的力量。正是這種內生力量所形成的向心力和離心力在經濟活動中消漲以驅動經濟活動主體(廠商和勞動力)在空間重新定位，從而推動產業的聚集和城市的興起。他指出，單一城市形成進而發展為多個城市的是基于不同類型的產業部門的空間聚集規模不一樣的緣故。這實際上是用經濟要素(空間)聚集機制解釋了城市的生長，同時也隱含了人口城市化乃是經濟系統的內生過程的觀點。Davis、Henderson［7］從聚集經濟的角度考察了城市化與產業－就業結構變動之間的關系，認為在一個國家的經濟發展過程中，主導產業由農業轉向工業和現代服務業時，勞動力也隨之發生部門間轉移使企業和工人聚集到城市，從而促進了城市化發展。

Murata［8］、Davis、Henderson［7］的研究肯定了技術在產業結構變動推動城市化發展的正面作用。在考察作為外生的因素的政府的政策干預對城市化進程的影響后，Murata發現政府實施的一些經濟政策，如基礎設施投資政策、價格控制政策、貿易保護政策等會對城市化產生影響，并指出，其路徑是政策先影響到各產業部門組成的份額，進而間接影響到城市化。至于具體如何影響，則未作進一步分析。

在實證研究方面，Moomaw、Shatter［9］通過對影響城市化的因素的分析發現，農業人口的增加會阻礙城市化進程，而工業人口的增加對城市化發展有促進作用。Black、Henderson［10］以其實證研究結果揭示了不同的城市規模上，城市的主導產業類型是有差別的，金融、商業、教育、管理等現代服務業發達的城市在規模上較大，而制造業發達的城市則規模相對較小。第三產業對城市化的推動作用更強。

2000年以來，我國學術界對人口城市化和產業結構變動的關聯性問題也做了研究。干春暉、余典范［11］注意到，“城市化的實質是由生產力變革引起的人口和其它經濟要素從農村向城市轉變的過程”。產業結構的調整和升級需要依托城市化;城市化是產業結構調整和升級的重要內容。在實證研究方面，孫久文、彭薇［12］采用時間序列回歸模型對我國1980－2007年城市化率與工業化(GDP中工業產值占比)關系的實證分析結果表明，工業化水平與城市化率存在負向關聯，且我國與中高收入水平國家模型最為接近。他們認為，隨著經濟發展和產業結構的優化調整，中國城市化滯后于工業化的現象正在得到糾正。宋洋洋［13］通過對產業結構升級與城市化進程的關系協整分析發現，產業結構的優化調整和升級明顯的影響著城市化進程，即產業結構優化升級是城市化進程的格蘭杰原因。

此外，不少學者特別關注我國服務業發展與人口城市化之間的互動關聯問題。鄭吉昌、夏晴［14］的研究指出，服務業是城市化發展的后續動力;服務業的發展能夠增強城市吸納能力，加速城市化進程。江小涓、李輝［15］則發現城市化發展水平是影響城市服務業增長速度和比重的重要因素。張樹林［16］研究揭示了服務業集聚與城市化二者相互影響，最終形成了正反饋循環。陳立泰、侯娟娟［17］運用省級面板數據模型分析證實了1997－2009年中國服務業集聚與城市化之間的正向互動關系:服務業集聚對城市化的促進比城市化對服務業集聚作用要大，同時，工業化對城市化促進作用仍然顯著。

筆者以為，上述研究對產業－就業結構變動與城市化關聯性的探索提供了基礎。但不足之處是:其一，研究者對此問題的考察缺少系統性和動態性視角，即在考察產業－就業結構及其變動(含升級)與人口城市化互動時未能將二者作為經濟系統的內生變量加以分析;其二，未就產業結構和就業結構內部各組成要素的變動如何影響人口城市化發展的動態過程作序時性因果分析，從而揭示此種互動的短期和長期趨勢。

筆者嘗試彌補已有研究之不足。本研究從宏觀的、動態的角度對1978年改革以來我國經濟系統轉型過程中，產業－就業結構變動、升級與人口城市化之間的互動特征、趨勢作實證性分析，進而揭示其規律及政策含義。本研究的基本理論前提是，人口城市化、產業結構、就業結構為中國經濟系統的內生變量。中國工業化過程中的產業集聚(如制造業集聚、服務業集聚等等)和人口集聚(城市化)其實就是產業結構的變動，以及相應的人口就業結構的變動過程，而這種通常被稱之為產業結構高度化或優化升級，正是經濟系統按照自身邏輯進行(人和物)資源(時空)配置，導致了經濟系統的結構效應由低向高正向演化。

本文從實證的角度探討的主要問題是:其一，中國產業結構變動、就業結構變動、人口城市化率變動之間是否存在因果關系?如果存在。其因果關聯循怎樣的路徑?其二，如上述因果關系成立，則構成產業結構、就業結構的各元素，即一、二、三次產業產值比重和就業人數比重的變動與人口城市化(率)變動之間存在怎樣的影響關系，包括影響的短期和長期的程度及趨勢。其三，通過對實證結果的解析引出其政策含義。

本研究首先采用計量經濟學時間序列分析對全國產業結構變動、就業結構變動與人口城市化發展之間因果關聯性作出分析和驗證;其次，將第一二三次產業和就業作為自變量，人口城市化率作為因變量納入“向量誤差修正模型”(Vector Error Correction Model，VEC模型)進行分析，探索其對人口城市化影響短期和長期趨勢;最后，依據實證分析結果，闡明其政策含義及相應的對策思考。

1 產業－就業結構變動與城市化關聯性分析

1.1 1978－2010年中國產業－就業結構變動

經濟現代化發展程度不僅取決于GDP的增加，更重要是產業結構優化升級。所謂產業結構升級是指產業結構及相應的就業結構從低級向高級形態轉變的過程。根據配第－克拉克定理建構的產業結構偏離度，即各次產業的增加值比重與就業比重與之差的絕對值之和。產業結構偏離度，亦稱比較勞動生產率，乃是衡量區域產業結構合理優化程度的重要要指標。

表1是中國1978－2010年三次產業的產值結構和就業結構的結構偏離度變動情況。這一時期，第一產業產值和就業比重均下降，而第二、三產業產值和就業比重均呈上升趨勢，從各次產業－就業結構偏度和總偏離度來看，第一產業的結構偏差呈持續下降趨勢，第二產業和第三產業的結構偏差均呈現出在波動中下降的趨勢，相應的總偏離度整體上也呈下降趨勢。這說明1978年以來全國經濟結構一直處于正向發展的過程之中。

其中，第一產業產業－就業結構偏離度最大且呈正向，并逐漸減小，表明第一產業單位產值內容納了過多勞動力，即勞動力未充分釋放。而第二、三產業產業－就業結構偏離度均呈負向，且絕對值在波動中有減少的趨勢，表明第二、三產業的就業彈性不夠，單位產值內產業對勞動力的吸納不充分。

表1 1978－2010年全國產業－就業結構偏離度Tab.1 In 1978－2010，the deviation of product and employment of three Industrial strata

同時，中國的一二三產業－就業的結構偏離度和總偏離度如與發達國家相比，仍然存在很大差距。以中美兩國為例。美國2009年三次產業－就業的結構偏離度和總偏離度的絕對值分別為0.1、1.4、1.2 和 2.7，而中國 2010 年分別為26.6、18.05、8.54 和53.19，由此表明，中國比較勞動生產率和經濟結構合理程度上均遠低于美國。換言之，若以美國等發達國家目前的結構偏離度為參照，中國仍然有很大結構優化升級的空間。

1.2 產業－就業結構、城市化變動的計量

1.2.1 產業結構、就業結構、城市化變動計量公式

產業結構與就業結構的變動指的是一段時間內，各產業產值、就業人員比重的變化情況。本文根據孫皓、石柱鮮在《中國的產業結構與經濟增長——基于行業勞動力比率的研究》一文中所采用的方法［18］，來度量產業結構和就業結構的這種變動。

產業結構、就業結構變動幅度的計算公式如下。

σ的變動從各產業產值比重(就業比重)變動的角度反映了產業結構(就業結構)的階段性變動特點。

而城市化率的變動可以用如下公式度量:

式2中，ρ為在T時期內，城市化率的平均變動幅度;Y1、Y2分別為t1和t2時刻所對應的城市化率。

現行的城市化率的公式為:城市化率=城鎮常住人口/該地區總人口×100%。本文取自《中國統計年鑒2011》的城市化率是經官方修正后的數據。

1.2.2 數據來源及處理

基于上述三次產業產值比重的產業結構變動、就業結構變動度量方法以及相應的城市化率變動度量方法，利用式1對產業結構、就業結構的變動進行計算。

根據中國統計年鑒可知1978－2010年三次產業產值以及就業人數，分別占地區生產總值和就業總人數的比重。由于我國以5年為一個期間對經濟建設進行規劃，選取時間跨度為5年，即 T=5。我國將整體經濟結構劃分為個3大業，即n=3。根據式1，分別計算出產業結構和就業結構階段性變動幅度(見表2第一、二欄)。

同時，根據中國統計年鑒可知1978－2010年全國城鎮人口占總人口比重。采用5年的時間跨度，即T=5，根據式2計算出城市化率階段性變動幅度(見表2第三欄)。

1.2.3 各變量間的格蘭杰因果檢驗

為了初步探討產業結構變動、就業結構變動、城市化率變動三者之間的關系，本文將對其進行格蘭杰因果關系檢驗。由于對時間序列進行對數變換不影響其本身的平穩性和序列間的協整關系，且可以消除異方差，故對3個序列進行對數變換，分別記為Lnind、Lnemp、Lnurba。

本文利用表2的數據，采用Eviews 6.0統計軟件的ADF檢驗分別對各指標序列的平穩性進行單位根檢驗。結果表明，在90%置信度下Lnind、Lnemp、Lnurba同為平穩序列，已滿足進行格蘭杰因果檢驗條件。對這三個變量的格蘭杰因果關系檢驗結果如表3。

表2 全國產業結構、就業結構、城市化率階段性變化Tab.2 Phased change of industrial structure，employment structure and urbanization %

表3 格蘭杰因果檢驗結果Tab.3 Result of Granger Causality Tests

由表3可見，從滯后3期開始，全國產業結構變動、就業結構變動與城市化率變動之間存在單向的因果關系(置信度為90%):產業結構變動引起就業結構變動，而就業結構變動引起城市化率的變動。這一結果表明，1978年改革開放以來，全國產業結構升級帶動就業結構的變動，從而促成人口向城鎮的聚集的城市化現象。

2 城市化發展動力機制的VEC模型分析

以上結果僅僅從宏觀的角度表明了全國產業結構變動、就業結構變動與城市化率變動三者間的格蘭杰因果聯系。然而我們認為有必要進一步探索產業結構、就業結構內部各次產業相關變量與人口城市化互動關系。

本文的計量分析工具為誤差向量修正模型(Vector Error Correction Model，簡稱VEC模型)。VEC模型是有約束的向量自回歸模型(VAR模型)，VAR模型的核心思想就是不考慮經濟理論，直接建立一個向量，將所有時間序列作為該向量的內生變量，進而考察所有內生變量間的關系。而在VAR模型的基礎上建立VEC模型，需要變量間存在協整關系。因此，VEC模型能夠用于考察經濟系統中各內生變量之間的長期及短期關系并通過脈沖響應函數(Impulse Response Function，IRF)加以描述。

VEC(p)模型的數學表達式為:

式3中，ΔXt為內生變量所組成的向量，emct－1為誤差修正項，βi為參數矩陣，εt為擾動項。

脈沖響應函數刻畫的是在擾動項上加一個一次性的標準大小沖擊，對內生變量當前值及未來之所帶來的影響。對一個變量的沖擊直接影響這個變量，并且通過VECM模型的動態結構傳導給其他內生變量。由式3得到的向量移動平均模型為:

式 4 中 φp=(φp，ij)為系數矩陣，p=0，1，2，…，則對 Xj的沖擊，而引起 Xi的響應函數為，φ0，ij，φ1，ij，φ2，ij，…本文采用Eviews6.0默認的Cholesky-dof adjusted方法。

2.1 VECM模型的構建

數據來源于統計年鑒中1978－2010年全國城市化率，以及1978－2010年三次產業產值比重及產業就業人數比重。為統一指標，體現7個變量的變動情況，先以1978年數據為100，對所有序列進行指數化，而后作對數化處理，分別記為 Lnu，Lni1，Lni2，Lni3，Lne1，Lne2，Lne3。

首先使用ADF檢驗分別對各序列的平穩性進行單位根檢驗，結果表明，所有序列均為非平穩序列，但經過一階差分后均同階平穩，達到了進行協整檢驗的條件。利用差分序列構建穩定的VAR模型，確定協整最優滯后期為2后進行協整檢驗，結果表明在5%的顯著性水平下，變量間至少存在3個協整關系。

根據最優滯后期，建立VECM模型。其中關于Dlnu的VEC模型如下:

模型單位根均落在單位圓內，調整后的R2=0.51，表明模型穩定且擬合度較好。

2.2 脈沖響應函數與方差分解

2.2.1 脈沖響應函數

依據上述VEC模型的，可以得到如圖1所示的城市化增長對各變量沖擊的脈沖響應函數曲線。

從圖1可以看出，各變量對城市化的沖擊隨時間推移在第20期之前均達到了均衡狀態，因此，圖1所對應的VEC模型是一個穩定的系統。依據圖中各變量對城市化水平的脈沖響應曲線走勢，可作如下判斷:

(1)城市化自身動力較為強勁，但會隨著時間的推移逐漸下降。城市化率在當期對自身的一個正向沖擊后，在短期內會產生正響應并逐漸下降，至第11期進入穩態。

(2)在當期給各次產業產值比重一個正沖擊后，短期內第一產產值比重沖擊對城市化率產生負向影響。這表明第一產業產值比重受外部條件的一個正向沖擊后，經系統給城市化帶來負向的沖擊，沖擊效應在逐漸增加后下降，進入第11期后趨于穩定。而第二產業和第三產業產值比重沖擊對城市化率產生正向影響，在波動中上升，并分別在第13期和第11期后進入平穩狀態。

(3)三次產業產值比重變動沖擊對城市化影響程度不同，其中以第二產業沖擊強度最強，其次是第一產業，但方向與城市化發展相反，第三產業沖擊強度雖然最弱，但也較為明顯。

(4)在本期給各次產業就業比重指標一個正向沖擊后，短期內，第一產業就業比重沖擊對城市化率產生負向影響，但效果較弱，這種負向影響在前期出現了波動，隨著時間的推移，波動逐漸減小并在第11期后進入穩態。而第二產業就業比重沖擊對城市化率在10期前產生了微弱的負向影響，從第11期開始轉為正向，強度逐漸增加進入穩態。城市化水平受第三產業就業沖擊影響后，產生強烈的正向反應，除了第3期出現波動外，這種正向反應持續上升，在第11期進入穩態。

(5)三次產業就業比重對城市化沖擊強度不同:第三產業的促進作用最為明顯。而第一產業的沖擊強度較弱，且方向與城市化水平發展呈反向關系。第二產業就業比重的沖擊強度最弱。

2.2.2 各要素對城市化沖擊效果的方差分解

根據VEC模型結果，得到方差分解結果，即各變量對城市化的貢獻率如表4。

由表4可見:①城市化率自身變動的貢獻率由大到小并趨于平緩，從第2期的64.99%降到第20期的20.56%;②第三產業就業比重變動對城市化率變動的貢獻率由小到大并趨于平緩，從第2期的31.33%上升至第20期的61.97%;③二產產值比重變動對城市化率變動的貢獻率由小到大并趨于平緩，從第2期的0.30%上升至第20期的13.73%，但貢獻率遠低于第三產業就業比重變動;④第一產業產值比重、第三產業產值比重、第一產業就業比重，以及第二產業就業比重對城市化率變動的貢獻率小(小于3%)且均在20期前趨于平穩。

上述方差分解結果的含義是，從短期看，在城市化率自身動力趨弱的同時，產業－就業的結構內部各要素的變動對城市化動力的逐漸增強(貢獻率由最初的35%增加到20期時的79%)，其中，第三產業就業變動的動力最為強勁。但從長期看，系統內所有要素變動對城市化將不再提供更大的動力。

圖1 城市化對各變量變動沖擊的脈沖響應函數圖Fig.1 Impulse response functions of urbanization

表4 各要素對城市化沖擊效應的方差分解表(%)Tab.4 The variance decomposition for urbanization

3 結論與討論

(1)本文的時間序列分析顯示，1978年以來我國經濟市場化轉型過程中產業結構和就業結構變動是人口向城鎮空間聚集的重要驅動力。

(2)從短期看，我國產業－就業結構變動對人口城市化的正向影響大，但從長期看，則驅動乏力。由此表明，若按照既有的業結構變動模式將很難對人口的城鎮集聚產生強勁的推動作用。其政策含義是，惟有以新的產業－就業升級模式才能推動人口城市化的持續發展。

(3)本文的VEC模型分析結果顯示，就業結構變動對城市化的驅動力大于產業結構變動。特別是第三產業就業變動對城市化正向影響最大。究其原因在于我國現行的二元結構下形成產業與就業結構變動互不匹配，導致結構偏度長期居高不下。故以新型的經濟結構升級帶動新型城市化發展須著力解決三次產業－就業結構偏離度過大的問題。我國結構偏離度與美國等發達國家間的巨大差距意味著機遇與挑戰并存:一方面預示著中國經濟結構仍存在較大的升級空間并可能成為來城市化的強大動力;另一方面，處在轉型期的中國將有可能因新型結構升級失敗而陷入如拉美國家那樣的“中等收入陷阱”和無序“城市化”的困境。因此，面對機遇和挑戰，我國要通過全方位的經濟和社會改革破解二元制度障礙，極為重要。

(4)實現新型產業結構還應避免區域結構趨同化。我國東、中、西各省區發展水平差異極大，根據區域自身的資源稟賦、人力資本和技術優勢，發展具有市場競爭力的新興產業(行業)，形成新的要素空間集聚點，是推動產業－就業結構轉型升級，產生更強勁城市化驅動力的關鍵。

(5)本研究存在的不足是，我們僅對三次產業－就業結構變動與城市化變動之間內生的互動關系作了分析。而事實上除內生因素外，城市化還受到多種內、外生因素的影響。為此，我們期待就此問題作進一步探索。

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