农业现代化、工业化和城镇化协调发展测度研究<br/>——以皖北地区为例

农业现代化、工业化和城镇化协调发展测度研究
——以皖北地区为例

2014-05-09万春林贾敬全殷李松

池州学院学报 2014年1期

关键词：皖北工业化差分

万春林，贾敬全，殷李松

（淮北师范大学经济学院；皖北经济与社会发展研究中心，安徽淮北 235000）

农业现代化、工业化和城镇化协调发展测度研究
——以皖北地区为例

万春林，贾敬全，殷李松

（淮北师范大学经济学院；皖北经济与社会发展研究中心，安徽淮北 235000）

利用皖北地区的样本数据，在建立VAR模型的基础之上，运用脉冲响应分析和方差分析的方法，对皖北地区的农业现代化、工业化、城镇化之间的互动关系进行实证研究。研究表明，皖北地区农业现代化、工业化、城镇化之间存在长期稳定的均衡关系，三者之间在短期和长期具有不同的相互影响关系。据此，对皖北地区提出推进农业现代化发展、坚持走新型工业化道路、提高城镇化水平以及推动相互之间协调发展的政策建议。

农业现代化；工业化；城镇化；协调发展

1 引言

近年来，安徽省加大对皖北地区经济发展，将皖北地区作为统筹区域经济发展的重点，出台了多项直接扶持皖北地区经济发展的措施。更令人振奋的举措是随着《中原经济区规划》的批复，皖北五市一县一区正式跻身中原经济区规划，皖北振兴已上升到国家战略高度。来自省合作办的数据也显示，2012年1～10月，皖北地区在建1亿元以上省外投资项目1215个，到位资金1230.2亿元，同比增长51.8%，较1～9月上升1.9个百分点，高于全省26.9个百分点，增速为安徽全省两倍[1]。中原经济区规划是我国工业化、城镇化和农业现代化（简称三化）协调发展示范区。皖北地区“三化”是否能协调发展，直接影响着皖北地区经济发展状况。由此可见，“三化”的协调发展将成为今后中原经济区发展的核心任务，同时也将成为皖北地区经济发展的重中之重。因此，对皖北地区“三化”协调发展进行测度和评价研究，继而有针对性地提出政策建议，具有重大的理论价值与现实意义。

2 文献综述

农业现代化、工业化和城镇化的理论从上个世纪40年代开始逐渐形成比较成熟的理论研究，如钱纳里、库兹涅茨、张培刚、刘易斯、费景汉和尼斯、舒尔茨等[2]。近年来，许多国内学者对农业现代化、工业化和城镇化的关系做了研究。孙政才（2009）认为必须在工业化、城镇化、农业现代化进程中发展农业农村经济[3]。韩长赋（2011）指出同步推进“三化”发展，关键是要加快推进农业现代化，充分发挥工业化和城镇化对农业现代化的支撑与带动作用，实现工农和城乡协调发展[4]。伍国勇（2011）指出多功能农业是农业现代化发展的必然选择，工业化、城镇化是多功能农业的发展基础，在现代多功能农业发展中必须统筹农业现代化与工业化和城镇化协调发展[5]。徐大伟等（2012）根据机制设计理论分析“三化同步”的内在机理，认为利益趋于一致是“三化同步”的内在基础，信息充分和对称是“三化同步”有效实现的必要条件[6]。上述这些学者主要从定性的角度来进行研究，而多数学者则主要是用定量的方法来研究“三化”。董栓成（2011）运用数据包络分析方法对河南省“三化”进行了定量分析，发现河南省已经迈入了工业反哺农业、城市支持农村的时代[7]。姜会明等（2012）采用因子分析法利用1991——2009年的数据对吉林省工业化、城镇化和农业现代化的关系进行了实证研究[8]。夏春萍等[9]（2012）、苏发金[10]（2012）分别利用我国1978——2009年数据，在建立VAR模型基础上，采用脉冲响应、方程分解等方法对“三化”之间的关系进行了实证分析，两文的区别在于农业现代化指标选取不相同，但工业化指标都采用工业增加值占GDP比重来表示，而单纯这一比值到底能不能合理的反映工业化水平则有待商榷。本文在前人的研究基础之上针对皖北地区的农业现代化、工业化和城镇化亦是采用VAR模型定量研究，目的在于揭示皖北地区农业现代化、工业化和城镇化之间的关系，进而结合皖北发展现状提出政策建议。

3 模型设定和数据说明

3.1 计量模型

本文借鉴苏发金（2012）研究中国“三化”协调发展时采用的VAR模型，模型形式是：

其中x，yt，zt，代表三个变量，B，Γ0，Γ2…Γk是待估计参数向量，εt是白噪声向量。上述模型可以通过脉冲响应分析和方差分解分析，来分析变量之间长期的相互关系。

3.2 变量选取

在衡量农业现代化、工业化、城镇化的众多指标中，各寻找一个代表性的变量作为“三化”指标。具体如下：

农业现代化指标的选取：该指标文献通常用农村人均机械总动力表示（夏春萍等，2012），但是农业机械技术只是表示用机械替代劳动力，一方面按诱导性制度变迁理论，对一个劳动力资源禀赋丰富的国家，未必是理性选择，另一方面机械的使用受制于地理环境制约，比如对山区就未必能反应出农业现代化水平。鉴于此，本文用农业总产值与第一产业从业人数比重（农业人均总产值），即农业从业人员的生产效率作为衡量农业现代化的指标，较人均机械总动力这一纯粹反映机械状况来说更全面的反映农业现代化的发展水平。

工业化指标的选取：用第二产业增加值与第二产业从业人数比重（第二产业人均增加值）作为衡量工业化的指标，该指标也是相当于第二产业从业人员的生产效率，常用的指标是第二产业或工业增加值占GDP比重（夏春萍等，2012；苏发金，2012），而用这个指标不妥的地方是，工业化发展水平越高的国家，这个比重反而比较低，即随着工业化水平的发展，这个比重是呈倒U型变化的，若没有考虑如第三产业比重等变量，单纯看第二产业或工业增加值占GDP比重则无法确知工业化水平发展高低，故笔者倾向于第二产业人均增加值相当于第二产业从业人员的生产效率来反映工业化水平。

城镇化指标的选取：以城镇人口占总人口的比重作为城镇化的指标，但本文采用的是户籍城镇人口，一方面是由于各地市常住城镇人口的时间序列数据无法获得，另一方面公认的我国“伪城镇化”较为严重，所以用户籍城镇人口来衡量城市化亦有其合理性。

3.3 数据来源说明

本文数据均来自于历年安徽省的统计年鉴。由于统计年鉴指标不同年份之间常有所不同，尤其是地市的数据，所以本文也只好选取从1994—2011年的数据来进行分析。

4 实证分析

4.1 实证模型

4.1.1 变量平稳性检验建立VAR模型前，应对变量平稳性进行检验，只有变量平稳构建的VAR模型及其结论才有现实意义。对农业人均总产值（x1）、第二产业人均增加值（x2）、城镇人口占总人口比重（x3）进行ADF单位根检验，结果见表1。

表1 ADF单位根检验

根据表1的p值可知，变量x1、x2、x3非平稳，经过一次差分后平稳，因此对一阶差分后序列dx1、dx2、dx3构建VAR模型。

4.1.2 VAR模型构建构建VAR模型时，本文根据AIC和SC信息准则来判断变量（dx1、dx2、dx3）滞后期。通过多次尝试，滞后 3期时 AIC最小（5.287），滞后1期时SC最小（6.285），难以判定，故采用LR检验进行取舍：计算LR值为53.28，故拒绝滞后期为1的原假设，接受滞后期为3设定。

只有VAR模型是平稳的才可以对模型做脉冲响应函数以及方差分析。对模型进行平稳性检验（见图1模型单位根），知单位根都位于单位圆内，VAR模型平稳。

图1 单位根图

4.2 实证分析

4.2.1 皖北地区“三化”协调动态演化分析皖北地区“三化”协调可以从构建的VAR模型的脉冲响应函数来体现。脉冲响应函数是反映来自随机误差项的一个标准差冲击对变量当前以及未来取值的影响。根据本模型，分别对dx1、dx2、dx3进行脉冲响应分析，其结果如图2所示。

（1）农业现代化与工业化、城镇化的协调分析

农业现代化与工业化、城镇化的协调，可通过农业现代化受农业现代化、工业化、城镇化的随机误差冲击对其当前以及未来值的影响来体现。

图2 dx1脉冲响应曲线

图2显示：衡量农业现代化指标的差分（dx1）对其自身的一个标准差新息立刻有较强的反映，第1期农业人均总产值的差分正向波动了约670，波动幅度逐期递减，第2期负向波动至最低点-300，此后基本呈现正负交替的波动，至第6期后，基本就回到原来的水平。农业人均总产值差分的序列对来自其他变量的新息在第1期都没有影响，来自第二产业人均增加值差分的影响到第2期就比较明显，正向波动了400，第3期也是正向波动将近400，从第4期开始影响就基本消失。这表明，第二产业人均增加值差分对农业人均总产值差分长期的累积效应为正，即皖北地区工业化过程中在长期内是促进农业现代化发展的。而农业人均总产值差分对来自于城镇化率的冲击始终是比较小，一直接近于0并稳定，表明城镇化对农业现代化的影响不明显。

（2）工业化与农业现代化、城镇化的协调分析

工业化与农业现代化、城镇化的协调，可通过工业化受农业现代化、工业化、城镇化的随机误差冲击对其当前以及未来值的影响来体现，结果见图3。

图3 dx2脉冲响应曲线

图3显示：第二产业人均增加值差分（dx2）对其自身的一个标准差新息立刻反应比较强烈，第1期自身引起的正向波动达到0.21，之后呈递减趋势，到第7期后趋于0，自身冲击的效应始终为正，表明工业化有自身加强的作用，并且对自身加强的影响持续期较长，即工业化本身促进了工业化的发展。该序列对农业人均总产值差分第1期冲击的效应也是比较明显，正向波动0.07，从第3期开始就在0附近波动，表明农业现代化的发展在长期看也是正面的促进工业化发展。该序列对城镇化率差分第1期没有反应，第2期是负向影响，约-0.07，第3期起影响就几乎为0，累积效应为负，表明皖北地区城镇化对工业化没有正面影响，反而制约了工业化的发展，这主要是由于皖北尤其是淮南淮北两市之外的地区城镇化总体水平非常低并且分散，除了地级市政府所在地，没有形成初具规模的集聚区，难以促进工业化的发展。

（3）城镇化与农业现代化、工业化的协调分析城镇化与农业现代化、城镇化的协调，可通过城镇化受农业现代化、工业化、城镇化的随机误差冲击对其当前以及未来值的影响来体现，结果见图4。

图4 dx3脉冲响应曲线

图4显示：城镇化率差分对其自身的一个标准差新息立刻反应比较强烈，第1期自身引起的正向波动达到0.01，之后迅速递减并趋于0，长期来看自身冲击的效应为正，表明城镇化率对自身有着加强的作用。城镇化率差分对农业人均总产值差分的冲击在第1期和第3期影响强烈，分别为负向波动0.018和正向波动0.016，其他时期波动幅度较小，长期来看农业现代化对城镇化没有明显的促进作用。第二产业人均增加值差分的一个标准差新息对城镇化的影响在前几期都比较明显，但基本是正负影响交替，从第6期开始稳定，工业化指标的累积效应长期看也是几乎为0，即长期工业化对城镇化率亦无明显促进作用，这主要与皖北地区自身工业化的特点有关，皖北地区煤炭资源丰富，煤炭开采占本地工业比重大，从业人员多，2011年皖北地区城镇非私营单位就业人员中，有21.3%从事采矿业，而安徽省其他地区这一比例只有0.8%，皖北地区采煤业现今大多在农村地区而且分散，对城镇化的带动的确没有其他行业大。

4.2.2 皖北地区“三化”协调程度演化分析

皖北地区“三化”协调程度演化，可通过构建的VAR模型的方差分解进行分析，结果图5。

图5 方程分解曲线

对模型的三个变量进行方差分解，结果如图5所示。农业现代化指标方差分解结果从第3期开始基本稳定，其对自身的冲击影响最重要，对预测误差的贡献度达60%，来自工业化指标新息的影响也较为明显，预测误差贡献度约为35%，而来自城镇化指标新息的影响甚小，其贡献度一直低于5%。第二产业人均增加值差分的方差分解结果从第2期就开始基本稳定，自身对其预测误差的贡献度达90%以上，来自农业现代化指标和城镇化指标的冲击都比较小，分别只有6%和2%。城镇化率差分的方差分解结果则从第5期才开始稳定下来，自身的冲击对其影响依然最重要，但贡献度相对来说较低，约50%，来自农业现代化指标以及工业化指标新息的影响也较为明显，预测误差贡献度分别约为20%和30%。

通过方差分解分析可以看出，无论是正向还是负向影响，农业现代化、工业化和城镇化指标之间是存在着相互影响的。三者各自对自身的影响最为强烈，相互之间的影响程度也各不相同。其中，工业化指标对农业现代化以及城镇化指标的影响较大，农业现代化指标对城镇化指标也有比较明显的影响，而城镇化指标对农业现代化以及工业化指标的影响却比较小。

5 结论与建议

5.1 主要结论

通过构建农业现代化、工业化以及城镇化协调的VAR模型，对皖北地区的相关数据进行分析，可以得出如下关于皖北“三化”协调情况，主要结论为：

皖北地区的农业现代化、工业化以及城镇化之间存在着长期稳定的均衡关系：（1）皖北地区的农业现代化、工业化以及城镇化各自的发展对自身都有促进作用；（2）皖北地区工业化在短期对农业现代化几乎没有影响，但长期内促进农业现代化的发展，而城镇化对农业现代化的影响一直不明显；（3）皖北地区农业现代化在长期内促进工业化的发展，而城镇化在长期对工业化有着负向的影响，没有起到促进工业化发展的作用；（4）在短期内，皖北地区农业现代化和工业化对城镇化有负向影响，而长期来看两者对城镇化的影响正负效果大致抵消，并未产生多少影响。

5.2 建议

基于研究结论，本文对皖北“三化”协调发展提出如下建议：

（1）推进农业现代化发展。农业是国民经济的基础，皖北地区是全国著名的粮食生产基地，从全人类的生存角度来说，皖北地区农业发展依然要坚持主产粮食，同时，为了提高农业的多样化，一些地区可以大力发展水果、药材、蔬菜这样的经济作物。皖北地势平坦，当前农业机械化运作已经比较普及，相对来说，农业水利基础设施依然较为薄弱，旱灾以及淮河沿岸的洪灾时有发生，应加大对农业水利设施的投入，减轻旱涝对农业产量的影响。继续加强对皖北地区的土壤治理，近年来皖北粮食单产已经有较大提高，但仍然有些地区土壤质量较差，粮食产量低，应继续对这些地区土壤进行改良。弘扬现代农业理念，发展绿色无公害农业，随着社会的发展进步，绿色食品是大势所趋，皖北地区应积极推进绿色农业示范区的建设，推广绿色农业。大力发展农产品深加工，提高农产品的附加值，借鉴与皖北毗邻的河南的经验，利用本地劳动力优势，政府应重点扶持几家农产品深加工企业以及引进大型食品加工企业来带动本地农业现代化发展。

（2）坚持走新型工业化道路。当前皖北地区的煤炭产业依然是本地最重要的支柱产业，其他产业不是不成气候就是不具备竞争力，而煤炭产业中最主要的还是煤炭采掘业。当前，皖北地区（除蚌埠市）没有充分利用自身优势来对煤炭进行产业链延伸，一直处于产业的最低端，工业附加值低，也没有起到带动其他产业发展的作用，一旦煤炭开采量减少或煤矿的价格走低，则影响整个地区的国民经济发展。所以延伸产业链以及多元化产业发展可以说是迫在眉睫。延伸产业链应该是政府扶持淮南、淮北、皖北矿业等几家大企业来对煤炭进行深加工，提高附加值，带动产业链发展。多元化产业发展应首先立足本地特点大力发展农产品加工业、生物制药业、电子机械设备业，政府应加强招商引资，尤其是利用劳动力成本低以及地处华北平原交通便利市场广阔的优势，引进劳动密集型等相关产业。严格治理煤炭化工等重污染的行业，提高包括重污染行业在内的所有工业企业科学技术含量，一方面是提高企业的竞争力，另一方面也是对本地居民子孙后代的负责。

（3）提高城镇化水平。当前，安徽省各市城镇户籍人口比例普遍低于常住城镇人口比例约15%——20%，皖北地区城镇人口比例在本省是水平最低，其中阜阳、宿州、亳州这三个人口大市的常住城镇人口比城镇户籍人口比例高出20%以上。所以提高城镇化首先应该做的就是让这些非户籍的常住城镇人口变为户籍城镇人口。政府应保障就业，大力发展第三产业，吸收劳动力，让在进城打工的人有份长期的工作，使得他们具有稳定的收入来源，从而可以真正的离开土地。继续改革户籍制度和完善社会保障体系，放宽获得城市户口的门槛，更大范围的覆盖社会保障体系，使得这些人群离开土地后而没有后顾之忧。同时，皖北地区尤其是县级及以下的城镇公共基础设施不健全，应合理地建设好当地的城镇公共基础设施，做到不缺少公共服务设施也不滥建公共服务设施。

（4）推动农业现代化、工业化和城镇化互动协调发展。皖北地区大力发展农产品加工业既是工业化也推动了农业现代化，农业的机械化运作以及水利基础设施建设都需要工业制造业的支持。农业现代化发展对于皖北这个相对落后的地区来说，可以释放大量劳动力去从事工业尤其是劳动密集型行业以及第三产业工作，促进工业化、城镇化的发展，这也体现出皖北地区工业化和农业现代化是相互促进的。工业走向多元化发展，提高工业化对城镇化的推动作用。健全城市配套设施，重点发展淮南、蚌埠、阜阳、淮北等这样具备一定规模的城市，发挥城市辐射带动作用，促进工业化和农业现代化的发展。

[1]丁林.皖北振兴迎来“国家机遇”[EB/OL].[2012-12-06].http://ah.anhuinews.com/system/2012/12/06/005350642.shtml.

[2]张培刚，发展经济学教程[M].北京：经济科学出版社，2001.

[3]孙政才.在工业化、城镇化、农业现代化进程中加快发展农业农村经济[J].农村工作通讯，2009（16）：6-9.

[4]韩长赋.加快推进农业现代化努力实现“三化”同步发展[J].求是，2011（19）：39-42.

[5]伍国勇.基于现代多功能农业的工业化、城镇化和农业现代化“三化”同步协调发展研究[J].农业现代化研究，2011（32）：385-389.

[6徐大伟,段姗姗,刘春燕.“三化”同步发展的内在机制与互动关系研究——基于协同学和机制设计理论[J].农业经济问题，2012（2）：8-13.

[7]董栓成.“工业化、城镇化、农业现代化”协调发展的定量分析——以河南省为例[J].经济研究导刊，2011（17）：12-14.

[8]姜会明,王振华.吉林省工业化、城镇化与农业现代化关系实证分析[J].地理科学，2012（5）：591-595.

[9]夏春萍,刘文清.农业现代化与城镇化、工业化协调发展关系的实证研究——基于VAR模型的计量分析[J].农业技术经济，2012（5）：79-85.

[10]苏发金.工业化、城镇化与农业现代化互动关系实证研究[J].大连理工大学学报:社会科学版，2012（9）：45-50.

[11]马长发,刘双良.让城镇化去伪存真——增减挂钩的推进与“伪城镇化”的预防和治理[J].中国土地，2011（4）：42-44.

[12]曹俊杰.工业化、城镇化与农业现代化互动关系研究综述[J].山东理工大学学报:社会科学版，2012（7）：27-30.