我國城鎮化與農業產業化的關系研究
——基于省際面板數據的隨機效應分析

周瑤，李燕

（華中師范大學 經濟與工商管理學院，湖北 武漢 430079）

我國城鎮化與農業產業化的關系研究
——基于省際面板數據的隨機效應分析

周瑤，李燕

（華中師范大學 經濟與工商管理學院，湖北 武漢 430079）

本文在構建我國城鎮化率與農業產業化程度的省際面板數據指標的基礎上，分析了我國城鎮化與農業產業化二者在統計數據上所顯示的不對稱的關聯；利用隨機效應模型分別分析了二者之間的相互影響，得出了我國農業產業化發展有對城鎮化有正向影響，而城鎮化對產業化的同期影響是負向的令人驚訝的結論。此外，本文還計算出各自的省際個體效應，得出城鎮化的省際個體效應比較明顯，而農業產業化的省際個體效應并不明顯，這說明我國農業產業化的發展具有地域均衡性。

城鎮化率；農業產業化程度；省際面板數據；隨機效應模型

一、引言

我國農村城鎮化是指我國農村經濟與社會活動的諸要素在農村城鎮中集聚，勞動生產率水平不斷提高，農村城鎮人口增多，城鎮數量、規模增大，生活與環境質量不斷提高的動態過程，其演化水平與農業勞動生產率的極大提高有著必然聯系，以現代工業或后工業時代的技術水平為特征的產業化發展為此提供了前提條件。同時，農村城鎮化對農業產業化水平的進一步提高提供了要素基礎。所以，研究農村城鎮化與產業化的關系，對于理解城鎮化在農業產業化演進的重要性以及產業化在推進城鎮化過程中的重要性均具有理論與現實意義。

我國理論界基本有幾種觀點，一是認為我國農村城鎮化是推動農業產業化或農業工業化的動力，如陽立高等（2010）通過建立GDP關于城鎮化、工業化和產業化的多元線性回歸模型進行研究后認為，城鎮化是現階段拉動我國農業產業化發展的核心動力；二是我國農業產業化是推動我國農村城鎮化的動力，如李鶯莉，王燦（2015）在研究我國鄉村旅游的生態化轉型時認為，旅游產業作為"環保產業"和"朝陽產業"發揮了其帶動作用和乘數效應，為新農村建設和城鎮化加速起到了積極作用；三是農業產業化與農村城鎮化具有互動關系，如彭妮，姚永鵬（2010）在論文《西部農村工業化和城鎮化耦合發展的制度建設》中認為我國西部農業工業化與城鎮化有互動關系，并萌發了產業化與城鎮化耦合發展的思想。本文將在構建我國省際城鎮化水平與農業產業化水平綜合指標的基礎上，利用面板數據向量自回歸模型研究我國城鎮化水平與農業產業化水平的互動關系，從量上分析城鎮化水平綜合指標與產業化水平綜合指標之間的即期效應滯后效應，為我國城鎮化水平與農業產業化水平之間的互動或耦合關系提供經驗證據。

二、我國城鎮化水平省際綜合指標的構建

城鎮化也稱為城市化，是指隨著一個國家或地區社會生產力的發展、科學技術的進步以及產業結構的調整與升級，其社會生產方式由以農業生產方式為主的傳統鄉村型社會向以現代工業和服務業的生產方式為主的現代城市型社會逐漸轉變的歷史過程。城鎮化包括農業人口向非農業人口的轉變、農業生產方式向工業生產方式的轉變、土地與地域空間利用的變化等三個方面。我國學者從不同角度對我國城鎮化水平提出了有益的指標構建，如邵川，劉傳哲從居住功能的角度提出了人口因子、基礎建設因子、污水和垃圾處理因子以及環境因子等四個方面進行評價的觀點。聶颯用因子分析評價方法構建因子載荷矩陣表和因子得分系數矩陣表對我國西部地區農村城鎮化水平進行了綜合評價。郭三黨，韓雪山和黃燕剛按一級指標、二級指標和三級指標構建指標體系，采用主成分方法對河南省農村城鎮化水平進行了研究，等等。這些學者均是采用了因子分析方法，通過對各種不同的經濟指標賦予不同權數而后進行加權，從而計算出一個綜合得分。然而國家統計局說明非農業人口在總人口中所占比例稱為城鎮化率，也就是說城鎮化率可以作為城鎮水平的綜合指標。城鎮化率雖然只是非農業人口與總人口的比例，但它所能反映的內容遠不止人口比例這么簡單。農業人口向非農業人口的轉移需要人口的居住的地域與空間的變化相適應，城鎮的公共基礎建設也要與之相適應，社會生產結構從而社會生產方式也會因為人口的這種轉移發生變化，所以本文認為非農業人口在總人口中所占比例的不斷提高綜合反映了產業結構的調整與升級，其社會生產方式由以農業生產方式為主的傳統鄉村型社會向以現代工業和服務業的生產方式為主的現代城市型社會逐漸轉變的歷史過程，所以稱非農業人口在總人口中所點比例為城鎮化率是合理的。本文利用2005-2014的《中國統計年鑒》，構造了我國各省和直轄市的城鎮化率的混合橫截面數據。

三、我國農業產業化水平省際綜合指標的構建

如何科學構建農業產業化水平指標，農業產業化實際是農業工業化，為了構建其水平指標應該從我國農業和工業的實質性差異上進行分析。農業與工業的實質性差別主要有兩個方面，一是勞動手段的不同。農業的基本生產資料是土地，由于不能同時構建兩塊完全相同的土地，所以農業生產具有經營壟斷性，但這不是我們考慮的重點，重點是工業的基本生產資料是機器設備，機器設備的投入是可以只受限于科學技術的發展而擴張，但農業生產的基本生產資料是土地，土地在量上并不能擴張，只能通過改良土地以增強其自然生產率，而這種質量上的擴張一般來說，其程度與工業生產的機器設備的質和量兩個方面的擴張相比顯然會低一些。換言之，農業生產資料的價值一般低于工業生產資料的價值。二是是勞動對角不同。農業生產的對象是具有生命特征的動植物，所以其生產過程依賴勞動對象的自然過程，這樣勞動時間和形成農業產品的生產時間就會出現較大差異，按照馬克思的價值理論，自然作用的時間并不產生價值，只有人類勞動時間才形成價值，所以農業產品的自然價值遠超其社會價值，即使是價值，農業生產部門因其所生產的產品所得到的只能是決定于生產價格的價格，這個價格一般是大大小于其價值的。這兩個方面的共同作用必然會使農業生產的有機構成低于工業生產的有機構成。而這種差異就成為我們構成農業產業化水平的第一個理論指標：農業生產的有機構成與工業生產的有機構成的比值。理論分析認為：從生產的角度看可用有農業的有機構成與工業的有構成的比值來說明農業產業化程度。但我國實際統計數據并沒有統計有機構成這個指標，所以所選數據是運用實際統計數據中的農業固定資產投資與農業生產總值的比值作為分子，工業固定資料投產與工業增加值的比值作為分母計算而得，雖然分子與分母均比有機構成稍大一些，但由于分子與分母都增加了一點，所以其比值與兩類產業有機構成的比值并沒有顯著差異。此外，所有數據均由相關統計年鑒計算并保留小數點后面四位數字而得。

四、基于面板數據模型的城鎮化與農業產業化的實證分析

在利用面板數據研究變量之間的關系時，一般認為有兩種情況，一是個體的變化是隨機的；二是個體的變化與解釋變量有關。隨機效應模型適應第一種情況，固定效應模型適應第二種情況。但事實上，還有第三種情況，即個體的變化并不顯著，在這種情況下，橫截面數據與時間序列數據并用的普通模型可能更合適。我們以上述所提取的數據資料為依據，在進行格蘭杰因果檢驗（Granger Causality Test）的基礎上，分別利用隨機效應模型和橫截面與時序并用的自回歸分布滯后模型研究城鎮化率與產業化程度的經驗關系。

用y表示城鎮化率，x表示農業產業化程度（相對于工業）所謂格蘭杰因果檢驗（Granger Causality Test）是基于如下思想：如果x是y的原因，那么x會發生在y之前，反之亦然。可將此思想轉化為計量經濟學的表述。對于Y與X的關系，我們可以分別做如下回歸：

第一，如果（1）中的滯后X的系數作為一個整體是統計上異于零的，并且（2）中的滯后Y的系數作為一個整體不是統計上異于零的，則表明有從X到Y的單向因果關系。

第二，如果（1）中的滯后X的系數作為一個整體不是統計上異于零的，并且（2）中的滯后Y的系數作為一個整體是統計上異于零的，則表明有從Y到X的單向因果關系。

第三，如果滯后的X和滯后Y的系數集在兩個回歸中都是統計上異于零的，則表示反饋的或雙向的因果關系。

第四，如果滯后的X和滯后Y的系數集在兩個回歸中都不是統計上異于零的，則表示兩者之間各自的獨立性。

（1）式和（2）式中的下標i代表不同的橫截面，這里代表不同省份；下標t代表時間。由于本研究的依據是我國省際面板數據，所以滯后期不宜過長，在本研究中選擇n=2。利用計量經濟學軟件EViews8.0，進行有關我國城鎮化率Y和農業產業化程度X的基于省際面板數據的格蘭杰因果檢驗（Granger Causality Test），結果如表1。

表1　　我國省際農業產業化程度X與城鎮化率Y的格蘭杰因果檢驗表（滯后：2）

表1說明我國農業產業化程度與城鎮化率之間存在格蘭杰意義上的或者說統計意義上的雙向因果關系，但二者之間具體統計關系如何并不能簡單地通過估計格蘭杰因果檢驗模型（1）和（2）來說明。本文通過建立隨機效應模型來說明二者之間的雙向關聯。

首先考慮城鎮化率關于產業化程度的帶有2期滯后的隨機效應模型：

（3）式中ri為橫截面個體隨機效應，以表1和表2的數據為依據，以式（3）為基礎，運用計量經濟學軟件，得樣本隨機效應模型如下：

（4）式中括號內的數據是相應系數的t-統計量，用來說明相應變量的影響是否顯著。一般來說，如果絕對值大于2，則影響顯著；如果其絕對值小于2，則影響不顯著，可見農業產業化對城鎮化的即期影響是顯著的。產業化程度每提高一個百分點，其即期效應為0.4233，這說明我國農業產業化程度如果提高1個百分點，那么城鎮化率即時感應到的大約為0.42個百分點。

表2　　城鎮化的省際隨機效應

從表2中可以得出如下幾點：一是四個直轄市中，個體效應最高的是上海，高達39.7%，其次是北京，高達33.75%，而最低的是重慶，基本與全國平均水平持平；二是各省自治區中，個體效應比較高的有廣東、遼寧、浙江、江蘇，均在百分之十以上；比較低的有西藏、貴州、甘肅、云南和河南，這幾個地區的城鎮化率的個體效應均在為負百分之十以下，最低的西藏為負百分之33.4，其它地區基本處于中間水平；三是個體效應的極差很大，大小為最高的上海減去最低的西藏等于73.11%。

我們再考慮我國農業產業化程度關于城鎮化率的帶有2期滯后的隨機效應模型：

（5）式中si為橫截面個體隨機效應，以表1和表2的數據為依據，以式（5）為基礎，運用計量經濟學軟件，得樣本隨機效應模型如下：

（5.0393）（-1.6093）（1.6581）（-1.1826）

（6）式中括號內的數據是相應系數的t-統計量，用來說明相應變量的影響是否顯著，t-統計量顯示，在10%的顯著性水平下城鎮化的當期與滯后一期對農業產業化的影響具有一定的顯著性。令人驚訝的是，城鎮化率即期效應是負數，這說明城鎮化率的提高，同期會導致農業產業化程度的下降，其中的原因可能時，當農業人口轉變為非農業人口時，這些原農業人口在農業方面的投資會隨著自己身份的變化而抽走在農業方面的投資，這樣在其它條件不變的情況下會使農業有機構成相對于工業而下降，即產業化程度下降。長期效應（即期效應與各滯后期效應之和）為-0.0041，幾乎為零，可以忽略不計。

表3中的數據顯示，我國農業產業化率相對于城鎮化率的隨機效應模型中，其個體效應并不突出。

表3　　產業化的省際隨機效應

五、結論與政策含義

從本文的實證研究中可得到如下結論。一是從統計數據來看，農業產業化與城鎮化之間是有一定的雙向因果關系的，但這種雙向關系并不簡單，農業產業化對城鎮化有正向影響，而城鎮化對農業產業化的同期影響并不是正向的。二是城鎮化的省際個體效應比較明顯，而且極差很大，這說明我國城鎮化的地區差異很大，發展極不平衡。三是我國農業產業化總體水平還比較低，不同地區的農業產業化相對于城鎮化而言的個體效應并不明顯，這說明我國農業產業化的發展具有地域均衡性。上述三點結論有一些政策含義，即我們應大力發展農業產業化，加大農業投入和農村基本建設；在制定我國城鎮化發展戰略時，要考慮其對農業產業化的影響，要適宜地推時城鎮化發展；在推進城鎮化發展過程中要考慮到我國不同地區城鎮化的極大差異，將平衡這種地區差異作為城鎮化發展的目標之一。

[1]陽立高、廖進中、柒江藝:城鎮化拉動農業產業化發展研究[J].湖南大學學報（社會科學版），2010（2）.

[2]李鶯莉、王燦：新型城鎮化下我國鄉村旅游的生態化轉型探討[J].農業問題研究，2015（6）.

[3]彭妮、姚永鵬：西部農村工業化和城鎮化耦合發展的制度建設[J].貴州農業科學，2010（3）.

[4]邵川、劉傳哲：我國新型農村城鎮化水平測度與評價——基于居住功能的視角[J].江漢論壇，2015（11）.

[5]聶颯：西部地區農村城鎮化水平的綜合評價[J].經濟研究導刊，2007（2）.

[6]郭三黨、韓雪山、黃燕剛：基于因子分析法的河南省農村城鎮化水平研究[J].農業系統科學與綜合研究，2010（11）.

[7]古扎拉蒂：計量經濟學基礎（下冊）[M].中國人民大學出版社，2014.

（責任編輯：郭亞娟）