陕西省城镇化与工业化关系测度与分析

王宁 赵凯

摘要：城镇化与工业化紧密联系、互相促进。利用修正后的钱纳里标准和误差修正模型对陕西省的城镇化与工业化的发展关系进行了定量分析。结果表明，陕西省的城镇化水平滞后于工业化水平。其原因一是工业化对城镇化的带动作用偏小，回归系数只有０．３９９ ９４１；二是存在一个反向的调整机制阻碍了工业化水平提高对城镇化的带动，并且该调整力度高达０．５８７ ９８５。

关键词：城镇化；工业化；钱纳里标准；陕西省

中图分类号：Ｆ２９９．２７；Ｆ４２７文献标识码：Ａ文章编号：0439－８114（２０12）15－3394-04

Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏn ｔｈｅ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｂｅｔｗｅｅｎ Uｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｈａａｎｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ

ＷＡＮＧ Ｎｉｎｇ１，ＺＨＡＯ Ｋａｉ２

（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ａ＆Ｆ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｙａｎｇｌｉｎｇ ７１２１００， Ｓｈａａｎｘｉ ，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓｅｓ ｏｆ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｒｅ ｒｅｌａｔｅｓ ｃｌｏｓｅｌｙ ａｎｄ ｐｒｏｍｏｔｅ ｍｕｔｕａｌｌｙ． The ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｈａａｎｘｉ ｐｒｏｖｉｎｃｅ was quantitatively analyzed ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｃｈｅｎｅｒｙｓ ｍｏｄｅｌ ｔｏｇｅｔｈｅｒ ｗｉｔｈ ｎｏｒｍａｌ ａｎｄ ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗed ｔｈａｔ ｔｈｅ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ｉｎ Ｓｈａａｎｘｉ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｌａｇged ｂｅｈｉｎｄ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ． Ｔｈｅｒｅ were ｔｗｏ ｒｅａｓｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｉｓ． Ｔｈａｔ ｉｓ， ｏｎ ｔｈｅ ｏｎｅ ｈａｎｄ， ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ could ｎｏｔ ｓｔｉｍｕｌａｔｅ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ｇｒｅａｔｌｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ was ｏｎｌｙ ０．３９９ ９４１， ｏｎ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｈａｎｄ， ｔｈｅｒｅ was ａ ｒｅｖｅｒｓｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｔｈａｔ ｈｉｎｄｅｒed ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ was ｕｐ ｔｏ ０．５８７ ９８５．

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ； ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ； Ｃｈｅｎｅｒｙｓ ｍｏｄｅｌ； Ｓｈａaｎｘｉ ｐｒｏｖｉｎｃｅ

在区域经济发展的历史进程中，区域工业化是推动区域城镇化的主要动力，同时，区域城镇化的发展对区域工业化也有较强的促进作用。当由传统农业社会转向工业社会时，越来越多的农村富余劳动力离开农村，由农业转向工业、服务业等非农产业，导致原先分散居住在广大农村的人口向不同规模的城镇集聚，城镇居住人口占总人口的比重不断上升，工业化进程诱导城镇化进程；城镇规模的扩大、基础设施的逐步完善，为工业发展提供了良好的外部环境，吸引高素质人才、资金、科技创新等有利于工业进一步发展的要素向城市集聚，城镇化反过来又促进工业化进程，推动工业不断向高层次发展［１，２］。

关于城镇化与工业化关系的研究成果主要有以下几个方面：一是研究工业化与城镇化关系的作用机制，并构建二者之间的理论模型。如姜爱林［３］关于城镇化与工业化互动关系研究。二是工业化与城镇化关系的阶段性研究，美国著名经济学家钱纳里的研究就是其中之一。三是经济发展、工业化水平与城镇化水平之间的关系研究。这方面的研究较多，主要有城镇化与工业化之间的相关性研究、偏离度研究和关系测度等。对于二者之间的关系测度主要有钱纳里标准和ＩＵ、ＮＵ比值法。如张建新等［４］利用ＩＵ和ＮＵ比值法对我国城镇化与工业化发展关系进行了测度，郑长德等［５］利用钱纳里标准对我国的城镇化与工业化关系进行了实证研究。基于上述研究成果，本研究利用修正后的钱纳里标准对陕西省城镇化与工业化的发展关系进行定量分析，并利用误差修正模型探讨二者之间关系的深层原因，以期为陕西省社会经济发展提供理论依据和政策建议。

１变量选择和数据来源

１．１变量的选择

要对陕西省城镇化与工业化的关系进行分析，必须明确城镇化和工业化的衡量指标。目前对城镇化与工业化关系的判断存在着很大差别，不同学者使用的城镇化和工业化指标间存在差异是一个重要原因。对于城镇化水平，一般采用人口城镇化率，即城镇人口占总人口的百分比，这是比较一致的。而工业化水平的衡量指标主要有两类：一是产值结构指标，如工业产值占ＧＤＰ的比重、非农产业产值占ＧＤＰ的比重；二是就业结构指标，如工业就业比重、非农产业就业比重等。由于大多数国家的产值结构与就业结构的转变具有内在联系，工业比重与非农产业比重的变化趋势也比较一致，因此在国外的著名论著中不同指标的使用没有产生太大的矛盾。但是，在我国这几个方面的差别却很大，特别是产值结构的转变和就业结构的转变偏差大，总体上就业结构的转变滞后于产值结构的转变。因此，只用产值结构指标或只用就业结构指标衡量我国的工业化水平及其与城镇化的关系，必然会得出非常不同的判断。本研究综合采用产值结构和就业结构指标来测度工业化水平。

１．２数据来源

数据来源于１９９１－１９９３年、１９９５－１９９８年、２０００－２０１０年《陕西统计年鉴》，１９９４、１９９９年《中国统计年鉴》。其中非农产业占ＧＤＰ比重通过第二、三产业占ＧＤＰ比重之和求得，非农产业就业比重通过第二、三产业就业比重之和求得，城镇化水平通过非农人口占总人口比重求得。

２陕西省城镇化与工业化关系研究

２．１修正的钱纳里标准

钱纳里标准值法是国际上对城市化与工业化关系进行量化测度的常用方法之一。钱纳里在１９７５年出版的《发展的型式１９５０－１９７０》［6］一书中，研究发展的一致性特点，通过模型回归提出了人均ＧＤＰ与城市化率、工业化水平之间的对应关系。该理论概括了城市化与工业化的关系，即正相关关系。根据钱纳里发展模型，工业化与城市化发展历程是一个由紧密到松弛的发展过程。发展之初的城市化是由工业化推动的。在工业化率和城市化率共同达到１３％左右的水平以后，城市化开始加速发展并明显超过工业化。到工业化后期，制造业占ＧＤＰ的比重逐渐下降，工业化对城市化的贡献作用也由此开始表现为逐渐减弱的趋势。在工业化时期，工业化水平与经济发展水平几乎是同义语，二者之间是一致的，因而可以用反映经济发展水平的基本指标人均ＧＤＰ作为衡量工业化水平的指标［７］。

钱纳里标准值法简单实用，数据来源方便，可操作性强。但却有其适用条件，因此在应用到我国陕西省工业化与城镇化关系研究时，需要做相应的修正。一是令N＝１ ３００（我国人口约为１３亿）代入回归方程进行重新计算；二是货币的转换，将１９６４年美元换算为１９９９－２００９年美元值的平均值。修正结果见表１。

由图１可以看出，１９９９－２００９年陕西省的城镇化率经历了先略高于钱纳里标准，再基本符合钱纳里标准，后低于钱纳里标准的过程，并且二者之间的差距有加大的趋势。也就是说陕西省城镇化水平滞后于工业化水平，并且滞后程度可能会加大。

２．２城镇化与工业化的相关性分析

本研究综合采用产值结构和就业结构指标来测度工业化水平。产值结构指标主要有工业占ＧＤＰ比重、第三产业占ＧＤＰ比重和非农产业占ＧＤＰ比重；就业结构指标主要有第二产业就业比重、第三产业就业比重和非农产业就业比重。城镇化水平采用非农业人口比重来表示（以下城镇化率均指非农业人口比重）。首先对城镇化率与工业化水平相关指标进行相关性分析，得到结果如表２所示。通过对相关系数的比较可以看出，非农产业就业比重与城镇化率的相关性最高。在产值指标中非农产业占ＧＤＰ比重与城镇化率相关性最高；在就业结构指标中非农产业就业比重与城镇化率相关性最高，因此采用这两个指标来测度工业化水平。

从图２可以看出，１９９０－２００９年期间陕西省非农产业占ＧＤＰ比重＞非农产业就业比重＞城镇化率，非农产业占ＧＤＰ比重曲线远远高于其他两个，这说明非农产值的增加没有充分地带动就业结构的调整，就业结构调整的滞后可能是导致城镇化率偏低的主要原因。

２．３城镇化与工业化的基本回归模型

基于上述分析，本研究确定非农产业占ＧＤＰ比重和非农产业就业比重为回归的自变量，城镇化率为因变量。由于采用时间序列数据，所以在回归之前需要对数据的平稳性进行检验［８］。

２．３．１数据的平稳性检验本研究采用Ｐｈｉｌｌｉｐｓ－Ｐｅｒｒｏｎ单位根检验，即ＰＰ检验。在Ｅｖｉｅｗｓ ６．０中对非农产业占ＧＤＰ比重、非农产业就业比重和城镇化率取对数分别用ｆｅｉｎｃ、ｆｅｉｎｊ和ｕｒｂａｎ表示，对三者进行ＰＰ检验，得到均为非平稳的时间序列，并且三者均为一阶单整，即所有变量序列均为Ⅰ（１），结果见表３。因此可以进行协整性检验。

２．３．２协整检验协整检验主要有两种方法，分别是Ｅ－Ｇ两步法和Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验，Ｅ－Ｇ两步法主要用于两个变量之间的检验，Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验主要用于多变量之间的协整检验。所以本研究采用Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验［９］。检验结果如表４。

从表４可以看出，Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验不管是选择迹检验还是最大特征根检验，各变量之间都存在３个协整关系，即存在协整关系。因此，城镇化水平和工业化水平之间存在长期均衡关系，而短期的偏离不会影响二者之间的长期关系。

２．３．３误差修正模型协整检验考察了变量间的长期均衡关系，但在短期可能会出现偏离均衡位置的情况［１０］。所以应用误差修正模型将城镇化水平和工业化水平之间的长期和短期关系联系起来。误差修正模型反映了因变量的短期波动是如何被决定的，一方面它受到自变量波动的影响，另一方面取决于误差修正项。建立ｕｒｂａｎ和ｆｅｉｎｃ、ｆｅｉｎｊ之间的误差修正模型，

Δｕｒｂａｎｔ＝β０＋β１Δｆｅｉｎｃｔ＋β２Δｆｅｉｎｊｔ＋αｅｃｍｔ－１＋εｔ

其回归结果如下：

Δｕｒｂａｎｔ＝０．００９ ０７４＋０．２６３ ９０６Δｆｅｉｎｃｔ＋

０．５０２ ７４３Δｆｅｉｎｊｔ－０．６７０ ０２８ｅｃｍｔ－１

ｔ＝（１．０１１ ５１２） （０．８８８ ５３４） （２．０４９ ６５０） （－２．５１２ ５７１）

Ｐ＝（０．３２７ ８）（０．３８８ ３） （０．０５８ ３）（０．０２３ ９）

Ａｄｊｕｓｔｅｄ－Ｒ２＝０．１８６ ６４１Ｄ－Ｗ＝１．７３３ ０６４

Ｆ＝２．３７６ ８１５Ｐ（Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）＝０．１１０ ８０９

从回归结果可以看出，在１０％的检验水平下，回归方程的Ｆ检验未通过，说明自变量对因变量的联合线性影响不显著，即工业化水平对城镇化水平的影响不显著。从各自变量的ｔ检验结果可以看出，变量ｆｅｉｎｃ的ｔ检验未通过，由此可以判断ｆｅｉｎｃ对ｕｒｂａｎ的线性影响不显著，这也可能是导致Ｆ检验未通过的主要原因。因此可以考虑剔除变量ｆｅｉｎｃ，建立ｕｒｂａｎ与ｆｅｉｎｊ的误差修正模型：

Δｕｒｂａｎｔ＝β０＋β２Δｆｅｉｎｊｔ＋αｅｃｍｔ－１＋εｔ

回归结果如下：

Δｕｒｂａｎｔ＝０．０１４ ５５０＋０．３９９ ９４１Δｆｅｉｎｊｔ－

０．５８７ ９８５ｅｃｍｔ－１

ｔ＝（２．２４６ ８６１）（１．８６１ ４６２）（－２．３６５ ９１６）

Ｐ＝（０．０３９ １） （０．０８１ ２）（０．０３０ ９）

Ａｄｊｕｓｔｅｄ－Ｒ２＝０．１９７ ３４２ Ｄ－Ｗ＝１．７６９ ９９５

Ｆ＝３．２１２ ７４５ Ｐ（Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）＝０．０６７ １４７

从回归结果可以看出，在１０％的检验水平下，回归方程通过Ｆ检验，说明自变量对因变量的联合线性影响显著，即工业化水平对城镇化水平的影响显著。从各自变量的ｔ检验结果可以看出，各变量均通过ｔ检验，所以ｆｅｉｎｊ和ｅｃｍ对ｕｒｂａｎ的线性影响显著。陕西省城镇化水平的短期波动可以分为两项：一部分是非农产业就业比重的短期波动对其的影响，影响系数是０．３９９ ９４１，即非农产业就业比重每增加１％，城镇化水平会增加０．３９９ ９４１％；另一部分是偏离长期均衡的影响，误差修正项ｅｃｍｔ的系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。误差修正项系数为－０．５８７ ９８５，符合反向修正机制，且误差修正项的回归系数的ｔ统计量较为显著，说明当出现偏离长期均衡方程的情况时，误差修正项将以

０．５８７ ９８５的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。即当ｔ－１期的城镇化率出现向上偏离长期均衡时，调整系数会以０．５８７ ９８５的力度减少ｔ期的非农产业就业比重增量，从而调整ｔ期的城镇化率向长期均衡靠近。反之，当ｔ－１期的城镇化率出现向下偏离长期均衡时，调整系数会以０．５８７ ９８５的力度增加ｔ期的非农产业就业比重增量，从而调整ｔ期的城镇化率向长期均衡靠近。

通过以上分析可以看出，陕西省城镇化水平滞后于工业化水平可能有以下两方面的原因：一是非农产业就业结构的调整未能充分转化为城镇化水平的提高。这由以上分析中变量ｆｅｉｎｊ的回归系数０．３９９ ９４１＜１可以看出。二是误差修正项以0.587 985的调整力度在短期内削弱工业化水平对城镇化水平的超强带动作用。

３结论与建议

在研究钱纳里标准的基础上，提出了适合中国现状的修正的钱纳里标准，并应用于陕西省的城镇化与工业化关系研究。在研究相关文献的基础上，利用误差修正模型分析了工业化与城镇化水平的关系及其相互影响，得到结论为陕西省的城镇化水平滞后于工业化水平。其原因主要有两个方面：一是工业化水平对城镇化水平的带动作用偏小，回归系数只有０．３９９ ９４１；二是存在一个反向的调整机制阻碍工业化水平过快带动城镇化水平的提高，并且该调整力度高达０．５８７ ９８５。这两个方面的因素导致陕西省的城镇化水平提升缓慢。因此，陕西省应创建积极有效的制度措施保障就业结构的转变更为有效地转化为城镇化水平的提高，从而使城镇化与工业化协调发展。

参考文献：

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