吉林省四平市城市化发展动力机制研究

钟 凤，李秀霞

（1.吉林师范大学 旅游与地理科学学院，吉林 四平136000；2.吉林师范大学 城市文化研究所，吉林 四平136000）

城市是区域经济和社会发展的主要载体，城市化则是人类社会发展的必然趋势和客观规律。自19世纪末韦伯分析经济增长与城市之间的关系以来，众多学者把城市化动力的研究放在经济增长特别是工业化进程之上。韦伯认为城市聚集性能创造出大于分散系统的社会经济效益，从而构成了城市化的基本动力。经济学家保罗·贝洛克从经济总量增长与城市化之间的关系，钱纳里［1］从人均GNP与城市化水平之间的关系，库兹涅茨从产业结构高级化与城市化之间的数量关系等方面分析了城市化的动力因素。刘易斯—尼斯—费模型、托达罗模型等理论模型从影响人口迁移的因素方面分析了城市化的动力［2］。

对于城市化动力机制研究比较经典的研究模型包括刘易斯的二元经济论，拉尼斯—费景汉模式，乔根森模式，托达罗人口流动模型及哈里斯的补充，这些模型解释了发展中国家农村劳动力转移的动力、特点及机制。我国学者阎小培［3］、陈扬乐［4］等对我国城市化水平动力机制等进行了深入研究。饶会林、陈福军认为，“生长机制”和市场机制的内在作用促使了城市化的发展。首先，是由分工和生产力发展形成的“生长机制”。其次，城市的发展也受市场机制调节的影响。任何城市投资总是人们趋利行为的外在表现，而它是受“看不见的手”操纵的，以非人力所能［5］。

本文拟在数据调研和实证分析的基础上，结合多元回归模型，研究四平市城市化发展的动力因素，以期为该区域的城市发展提供实践指导。

1 四平市城市化发展现状

四平市位于吉林省中南部，松辽平原与长白山余脉低山丘陵之间，地处东北区核心部位。现辖公主岭市、双辽市、梨树县、伊通满族自治区、铁西、铁东区及辽河农垦管理区。2009年末总人口339.1万，其中非农业人口126.6万人，占总人口的37.3%。全市城镇单位从业人员达到20.9万人。2009年，四平市的GDP达到658.6亿元，第一、二、三次产业的比重为25.8∶39.9∶34.3。人均GDP为19 468元，城镇居民人均可支配收入15 100.4元，农村居民人均纯收入达5 418元。

本文采用综合指标法（生活城市化、经济城市化、人口城市化和土地城市化四大类主要指标）测定出的城市化水平的具体值作为研究基础。其人口城市化水平，工业化率及综合城市化水平值具体如图1所示。

图1 1995－2009年四平各城市化水平值变化

如图1结果所示，近13a来四平市人口城市化水平呈波动形式发展，经历稳步上升后略微降低，但总体值偏低；工业化率一直呈上升趋势，且在良好的国家政策和区域经济大环境背景下，已呈现超过人口城市化发展水平的势头；而综合城市化水平较其他平稳上升。另外，2005年之前，人口城市化水平值一直处于高于综合城市化水平状态；随着四平市整体经济的同步发展，综合城市化水平呈现良好发展势头，逐步高于人口城市化水平值，但发展速度较缓。

改革开放后的第一年四平市人口城市化率值为22%，已达到国际人口城市化10%的起步标准。其后，四平地区非农业人口比率增长速度稳定，到2008年达到37.7%。从多年的统计数据对全市机械人口净增长进行分析，净增长占总人口比例极小，而且频度90%的年份为负，最多的1983年也仅仅为0.99。结合图1所示的人口城市化的缓慢发展水平，表明该市人口流动主要为市域范围内，对周边地区辐射和带动作用不强，在人口城市化水平上限制了综合城市化水平的发展。

从发达国家的经验证明，经济发展到较高水平，必然是第一、二产业比重的降低和第三产业比重的升高。但四平作为以第一产业占绝对优势的农业大市，经过30多年的发展，到2009年第一产业比重已降为略低于1／3。第一产业比重逐步下降，二、三产业呈稳步上升的发展趋势，第三产业上升趋势略微偏缓。其中，由于实施老工业基地振兴、推进国企改革、加大固定资产投入等政策因素，促进了四平地区工业的提速增效，特别是工业总产值中重工业比例逐步加大。因此，工业化率对城市化发展水平的影响较大。

在总体水平上，如图1所示，由于人口城市化水平偏低，大量的剩余劳动力仍滞留在农村，造成人多地少的局面，使得农业生产率低下。农业发展的滞后一方面制约农业进一步发展，同时也制约了第二、三次产业的发展。另外，人口城市化的发展滞后和缓慢使得人口的聚集效应难以形成，大量剩余劳动力无法转移，第三产业得不到充足劳动力的支持而发展乏力。造成了一、三产业的发展滞后于第二产业，城市工业供给能力过剩，造成结构失衡型需求不足，综合城市化发展速度较缓，缺乏持续力。

2 四平市城市化发展动力机制分析

2.1 动力因素测算

以上各城市化水平值在一定程度上反映其重要程度，但是推动和制约城市化进程的因素很多，且其对城市化进程的影响程度又随着时间和空间的改变而改变。为了能有目的地调节某些因素的变化，引导和促进四平地区城市化的发展，有必要弄清楚其主要和次要动力因素。

2.2 动力机制模型构建

2.2.1 指标的选取 鉴于四平地区城市化的发展过程、现状特征及其问题分析，用城市化率来反映城市化水平，作为分析模型的因变量，并分别选取了14个指标从产业结构、就业结构、经济发展、社会发展、城镇建设、经济外向度、乡镇企业发展等方面选择城市化的作用变量，作为分析模型的自变量。具体变量指标如表1所示。

其中，刘耀彬，李仁东利用主成分分析法已对第一、二、三产业产值比重与就业比重、人均GDP、农村居民家庭纯收入、固定资产投资额、进出口总额等10个因素所引起的城市化率变动进行专门研究［6］，本文不再赘述。另外，财政收入有助于政府为城市发展增加城市基础设施、公共设施和社会福利性设施等地方性公共品投入，为城市化发展提供良好的外部环境，吸引外部资本，扩充经济实力，促进城市中的产业布局合理化，及时调控城市化发展的方向；城镇居民可支配收入在一定程度上反映并影响城市化变动情况；乡镇企业收入和就业的发展有利于小城镇生产要素的合理流动，发挥集聚效应，节约土地和资源，加快第三产业的发展，有效转移农村富余劳动力，影响区域城市化水平变动。因此，另外选取以上4个指标作为引起城市化率变动动力因素的指标。

表1 动力机制模型分析指标体系

2.2.2 模型的构建与分析 城市化的发展受社会、经济等多种因素的影响，且彼此之间存在着一定的线性相关性，鉴于此，本文采用多元线性回归模型，来研究四平城市化水平与产业结构、就业结构、开放度等多因素的相互依存关系。多元回归模型的表达式：

式中：Y——因变量；xi——影响因变量的若干因素，是自变量；ε——残差，是一常数；b1，b2，b3，…，bn称为Y 对应于x1，x2，x3，…，xn的偏回归系数。

2.2.3 求解及检验 由于城市化动力机制具有阶段性差异，造成数据分布具有随机性、突变性和分布不典型等问题，因此对四平地区城市化动力机制的量化分析，选取近13a的数据进行研究（表2）。

本文首先通过多元线性回归得到四平地区城市化水平多元线性回归模型，判断各个回归变量之间的线性相关关系；再通过逐项逐步回归，进一步对影响自变量与因变量因素进行分析。

（1）多元线性回归。通过SPSS软件分析，得到四平地区城市化水平多元线性回归模型为：

鉴于所选样本数为13，初步得到与城市化率线性相关的自变量个数为12，无法进行F检验，只能通过复相关系数R来衡量。SPSS软件分析显示，R接近于1，说明方程的相关性高。同样，受样本数与相关自变量个数的影响，无法通过F及t检验确定各自变量对因变量的影响程度。SPSS软件分析结果初步显示，主要相关变量对应的Beta系数如表3所示。

表4分析可以得出，近13a来四平地区城市化水平的变化主要受人均GDP（X9）、财政收入（X10）、农村居民家庭纯收入（X13）和乡镇企业总收入（X16）的影响，尤其是人均GDP的Beta系数最高，其对城市化水平的影响最大。其次，对城市化水平作用程度相对较高的变量是第三产产值比重（X3）、第三产业就业比重（X6）、固定资产投资额（X11）和进出口总额（X14）。

（2）逐项逐步回归。鉴于影响城市化水平的动力因素是多元的，而总体多元回归模型中，各个回归变量之间具有线性相关关系，可能导致多重共线性问题的出现，进而影响变量关系的准确判断。结合变量选取的一致性和区别性，采取逐项逐步回归的方法，对产业结构、就业结构、单指标城市化（其中，单指标城市化是非农业人口比重、工业化率与综合城市化变量间关系）、经济发展、城镇建设、社会发展、经济外向度、乡镇企业发展等八项与城市化水平的关系做进一步的分析，以保证分析结果的客观性。逐项逐步回归结果如表4所示，均为SPSS软件分析所得。主要相关变量对应的Beta系数如表5所示。

表2 四平地区城市化水平分析原始数据及指标变量

表3 四平地区城市化水平多元回归方程的自变量及其对应的Beta系数

表4 SPSS逐项逐步回归分析结果

表5 逐项逐步回归对四平地区城市化水平有显著影响的自变量及其对应的Beta系数

结果显示，四平市城市化水平主要受第二产产值比重（X2）、工业化率（X8）、财政收入（X10）及城镇居民可支配收入（X12）的较大影响。对城市化水平作用程度相对较高的变量是第三产产值比重（X3）、非农业人口比重（X7）、人均GDP（X9）和农村居民家庭纯收入（X13）。

2.3 动力机制因素结果分析

将总体多元线性回归与逐项逐步回归两者结果进行综合分析得出以下结果：第三产产值比重（X3）、人均GDP（X9）、财政收入（X10）和农村居民家庭纯收入（X13）对四平地区城市化水平变化影响性强；第二产产值比重（X2）、三产就业比重（X6）、人口城市化水平（X7）、固定资产投资（X11）、城镇居民可支配收入（X12）、进出口总额（X14）和乡镇企业总收入（X16）对城市化发展影响较大；无论是总体回归模型的建立，还是逐项逐步回归分析的进行，第一产业产值比重（X1）、和第一产业就业比重（X4）因与其它因素对比自身对城市化水平的影响程度低，或对其它因素造成干扰而未进入模型。因此，在该结论基础上可得出如图2所示的四平市城市化发展动力机制模型图。

（1）第三产业的快速发展所引起的三产结构变化、地区经济发展水平的提高及社会发展的进一步改善，成为推动四平地区城市化发展的主动力因素。三产产值的增加和产业结构的优化发展是区域城市化发展的重要经济支撑。近13a来，四平地区产业结构与就业结构的不相协调，一定程度上限制了其城市化的推进，成为其影响综合城市化水平偏低的主要因素；经济发展水平（人均GDP与财政收入）与城市化水平的关系密切，在与现阶段四平地区城市化推进过程中的其它因素相比，影响更为突出；另外农村居民家庭纯收入的增加，为农村劳动力的转移奠定了经济基础，较大程度影响了该区域城市化发展进程，城乡居民生活水平的差异是促使农村人口向城镇转移的内在动力，在四平地区城市化进程中，随着城乡人口收入的增加，该动力的作用也逐步凸现。

图2 四平市城市化发展动力机制

（2）三产就业结构、工业化率、人口城市化水平、城镇建设、经济外向度和乡镇企业发展为四平市城市化发展的次动力因素。由于产业结构不合理，与其紧密相关的就业人员结构落后，涉及范围广、就业容量大的第三产业发展不充分，就业能力吸纳不强已成为影响该地区经济增长的一个较为重要的因素。而相对来说，具有较好政策背景的工业发展潜力成为四平市城市化发展的较为重要的影响因素。固定资产投资作为反映城镇建设水平的一项重要指标，与直接影响城市化量的指标相比，其与城市化率的相关性固然稍弱，但通过逐项逐步回归发现，其与城市化水平密切相关，相当程度地反应了四平地区城市化发展已由追求量的增长向强调质的提高转变。乡镇企业经济的发展和企业吸纳就业能力，对于四平地区城市化推进所起的作用虽偏小，但其作为农村城镇化发展的动力因素已开始发挥作用，并随着人口城市化的推进日益明显。

（3）农业产值与就业比重和工业就业比重为四平市城市发展的微动力因素，但其发展不可忽视。在回归分析中，第一产业产值与就业比重和工业就业比未进入模型，但以农业为本的四平地区第一产业产值变化对城市化发展的影响程度微弱，但其对城市化发展具有一定的支撑作用，而第二产业对解决人口就业的作用较大，因此它们对城市化的贡献率不可忽视。

3 结论

四平市城市化发展现状表现为：近15a来四平市人口城市化水平呈波动形式发展，经历稳步上升后略微降低，但总体值偏低；工业化率一直呈现上升趋势，已呈现超过人口城市化发展水平的势头；而综合城市化水平较其他处于均衡上升，但发展速度较缓。

城市化动力机制是一个复杂的动力系统，不同时期，不同发展阶段，影响城市化发展动力因素是不同的。经数学模型定量分析，四平市城市化发展近13a来，第三产业的快速发展所引起的三产结构变化、地区经济发展水平的提高及社会发展的进一步改善，成为推动四平地区城市化发展的主动力因素；三产就业结构、工业化率、人口城市化水平、城镇建设、经济外向度和乡镇企业发展为其发展的次动力因素；近十三年来，农业产值与就业比重和工业就业比重为四平市城市发展的微动力因素，但其发展不可忽视。

该结论对四平市城市化发展具有重要的现实意义，并为作者下一步研究四平市城市化发展与区域经济如何协调的问题具有较好的指导意义。

［1］ 霍利斯·钱纳里，莫尔塞斯·赛尔昆.发展的格局1950—1970［M］.李小青，译.北京：中国财政经济出版社 ，1989：22－33.

［2］ 张冬霞.城市化动力及其机制研究：以广州市为例［D］.广州：暨南大学，2006.

［3］ 阎小培.中国乡村—城市转型与协调发展［M］.北京：科学出版社，1998.

［4］ 陈扬乐.中国农村城市化动力机制探讨：兼论中西部加速农村城市化的战略选择［J］.城市问题，2000（3）：2－5.

［5］ 饶会林，陈福军.城市经营浅谈［J］.城市问题，2002，2（1）：2－6.

［6］ 刘耀彬，李仁东.转型时期中国城市化水平变动及动力分析［J］.长江流域资源与环境，2003，12（1）：8－12.