我国城镇化与农业产业化的关系研究——基于省际面板数据的随机效应分析

周瑶，李燕

（华中师范大学 经济与工商管理学院，湖北 武汉 430079）

我国城镇化与农业产业化的关系研究
——基于省际面板数据的随机效应分析

周瑶，李燕

（华中师范大学 经济与工商管理学院，湖北 武汉 430079）

本文在构建我国城镇化率与农业产业化程度的省际面板数据指标的基础上，分析了我国城镇化与农业产业化二者在统计数据上所显示的不对称的关联；利用随机效应模型分别分析了二者之间的相互影响，得出了我国农业产业化发展有对城镇化有正向影响，而城镇化对产业化的同期影响是负向的令人惊讶的结论。此外，本文还计算出各自的省际个体效应，得出城镇化的省际个体效应比较明显，而农业产业化的省际个体效应并不明显，这说明我国农业产业化的发展具有地域均衡性。

城镇化率；农业产业化程度；省际面板数据；随机效应模型

一、引言

我国农村城镇化是指我国农村经济与社会活动的诸要素在农村城镇中集聚，劳动生产率水平不断提高，农村城镇人口增多，城镇数量、规模增大，生活与环境质量不断提高的动态过程，其演化水平与农业劳动生产率的极大提高有着必然联系，以现代工业或后工业时代的技术水平为特征的产业化发展为此提供了前提条件。同时，农村城镇化对农业产业化水平的进一步提高提供了要素基础。所以，研究农村城镇化与产业化的关系，对于理解城镇化在农业产业化演进的重要性以及产业化在推进城镇化过程中的重要性均具有理论与现实意义。

我国理论界基本有几种观点，一是认为我国农村城镇化是推动农业产业化或农业工业化的动力，如阳立高等（2010）通过建立GDP关于城镇化、工业化和产业化的多元线性回归模型进行研究后认为，城镇化是现阶段拉动我国农业产业化发展的核心动力；二是我国农业产业化是推动我国农村城镇化的动力，如李莺莉，王灿（2015）在研究我国乡村旅游的生态化转型时认为，旅游产业作为"环保产业"和"朝阳产业"发挥了其带动作用和乘数效应，为新农村建设和城镇化加速起到了积极作用；三是农业产业化与农村城镇化具有互动关系，如彭妮，姚永鹏（2010）在论文《西部农村工业化和城镇化耦合发展的制度建设》中认为我国西部农业工业化与城镇化有互动关系，并萌发了产业化与城镇化耦合发展的思想。本文将在构建我国省际城镇化水平与农业产业化水平综合指标的基础上，利用面板数据向量自回归模型研究我国城镇化水平与农业产业化水平的互动关系，从量上分析城镇化水平综合指标与产业化水平综合指标之间的即期效应滞后效应，为我国城镇化水平与农业产业化水平之间的互动或耦合关系提供经验证据。

二、我国城镇化水平省际综合指标的构建

城镇化也称为城市化，是指随着一个国家或地区社会生产力的发展、科学技术的进步以及产业结构的调整与升级，其社会生产方式由以农业生产方式为主的传统乡村型社会向以现代工业和服务业的生产方式为主的现代城市型社会逐渐转变的历史过程。城镇化包括农业人口向非农业人口的转变、农业生产方式向工业生产方式的转变、土地与地域空间利用的变化等三个方面。我国学者从不同角度对我国城镇化水平提出了有益的指标构建，如邵川，刘传哲从居住功能的角度提出了人口因子、基础建设因子、污水和垃圾处理因子以及环境因子等四个方面进行评价的观点。聂飒用因子分析评价方法构建因子载荷矩阵表和因子得分系数矩阵表对我国西部地区农村城镇化水平进行了综合评价。郭三党，韩雪山和黄燕刚按一级指标、二级指标和三级指标构建指标体系，采用主成分方法对河南省农村城镇化水平进行了研究，等等。这些学者均是采用了因子分析方法，通过对各种不同的经济指标赋予不同权数而后进行加权，从而计算出一个综合得分。然而国家统计局说明非农业人口在总人口中所占比例称为城镇化率，也就是说城镇化率可以作为城镇水平的综合指标。城镇化率虽然只是非农业人口与总人口的比例，但它所能反映的内容远不止人口比例这么简单。农业人口向非农业人口的转移需要人口的居住的地域与空间的变化相适应，城镇的公共基础建设也要与之相适应，社会生产结构从而社会生产方式也会因为人口的这种转移发生变化，所以本文认为非农业人口在总人口中所占比例的不断提高综合反映了产业结构的调整与升级，其社会生产方式由以农业生产方式为主的传统乡村型社会向以现代工业和服务业的生产方式为主的现代城市型社会逐渐转变的历史过程，所以称非农业人口在总人口中所点比例为城镇化率是合理的。本文利用2005-2014的《中国统计年鉴》，构造了我国各省和直辖市的城镇化率的混合横截面数据。

三、我国农业产业化水平省际综合指标的构建

如何科学构建农业产业化水平指标，农业产业化实际是农业工业化，为了构建其水平指标应该从我国农业和工业的实质性差异上进行分析。农业与工业的实质性差别主要有两个方面，一是劳动手段的不同。农业的基本生产资料是土地，由于不能同时构建两块完全相同的土地，所以农业生产具有经营垄断性，但这不是我们考虑的重点，重点是工业的基本生产资料是机器设备，机器设备的投入是可以只受限于科学技术的发展而扩张，但农业生产的基本生产资料是土地，土地在量上并不能扩张，只能通过改良土地以增强其自然生产率，而这种质量上的扩张一般来说，其程度与工业生产的机器设备的质和量两个方面的扩张相比显然会低一些。换言之，农业生产资料的价值一般低于工业生产资料的价值。二是是劳动对角不同。农业生产的对象是具有生命特征的动植物，所以其生产过程依赖劳动对象的自然过程，这样劳动时间和形成农业产品的生产时间就会出现较大差异，按照马克思的价值理论，自然作用的时间并不产生价值，只有人类劳动时间才形成价值，所以农业产品的自然价值远超其社会价值，即使是价值，农业生产部门因其所生产的产品所得到的只能是决定于生产价格的价格，这个价格一般是大大小于其价值的。这两个方面的共同作用必然会使农业生产的有机构成低于工业生产的有机构成。而这种差异就成为我们构成农业产业化水平的第一个理论指标：农业生产的有机构成与工业生产的有机构成的比值。理论分析认为：从生产的角度看可用有农业的有机构成与工业的有构成的比值来说明农业产业化程度。但我国实际统计数据并没有统计有机构成这个指标，所以所选数据是运用实际统计数据中的农业固定资产投资与农业生产总值的比值作为分子，工业固定资料投产与工业增加值的比值作为分母计算而得，虽然分子与分母均比有机构成稍大一些，但由于分子与分母都增加了一点，所以其比值与两类产业有机构成的比值并没有显著差异。此外，所有数据均由相关统计年鉴计算并保留小数点后面四位数字而得。

四、基于面板数据模型的城镇化与农业产业化的实证分析

在利用面板数据研究变量之间的关系时，一般认为有两种情况，一是个体的变化是随机的；二是个体的变化与解释变量有关。随机效应模型适应第一种情况，固定效应模型适应第二种情况。但事实上，还有第三种情况，即个体的变化并不显著，在这种情况下，横截面数据与时间序列数据并用的普通模型可能更合适。我们以上述所提取的数据资料为依据，在进行格兰杰因果检验（Granger Causality Test）的基础上，分别利用随机效应模型和横截面与时序并用的自回归分布滞后模型研究城镇化率与产业化程度的经验关系。

用y表示城镇化率，x表示农业产业化程度（相对于工业）所谓格兰杰因果检验（Granger Causality Test）是基于如下思想：如果x是y的原因，那么x会发生在y之前，反之亦然。可将此思想转化为计量经济学的表述。对于Y与X的关系，我们可以分别做如下回归：

第一，如果（1）中的滞后X的系数作为一个整体是统计上异于零的，并且（2）中的滞后Y的系数作为一个整体不是统计上异于零的，则表明有从X到Y的单向因果关系。

第二，如果（1）中的滞后X的系数作为一个整体不是统计上异于零的，并且（2）中的滞后Y的系数作为一个整体是统计上异于零的，则表明有从Y到X的单向因果关系。

第三，如果滞后的X和滞后Y的系数集在两个回归中都是统计上异于零的，则表示反馈的或双向的因果关系。

第四，如果滞后的X和滞后Y的系数集在两个回归中都不是统计上异于零的，则表示两者之间各自的独立性。

（1）式和（2）式中的下标i代表不同的横截面，这里代表不同省份；下标t代表时间。由于本研究的依据是我国省际面板数据，所以滞后期不宜过长，在本研究中选择n=2。利用计量经济学软件EViews8.0，进行有关我国城镇化率Y和农业产业化程度X的基于省际面板数据的格兰杰因果检验（Granger Causality Test），结果如表1。

表1　　我国省际农业产业化程度X与城镇化率Y的格兰杰因果检验表（滞后：2）

表1说明我国农业产业化程度与城镇化率之间存在格兰杰意义上的或者说统计意义上的双向因果关系，但二者之间具体统计关系如何并不能简单地通过估计格兰杰因果检验模型（1）和（2）来说明。本文通过建立随机效应模型来说明二者之间的双向关联。

首先考虑城镇化率关于产业化程度的带有2期滞后的随机效应模型：

（3）式中ri为横截面个体随机效应，以表1和表2的数据为依据，以式（3）为基础，运用计量经济学软件，得样本随机效应模型如下：

（4）式中括号内的数据是相应系数的t-统计量，用来说明相应变量的影响是否显著。一般来说，如果绝对值大于2，则影响显著；如果其绝对值小于2，则影响不显著，可见农业产业化对城镇化的即期影响是显著的。产业化程度每提高一个百分点，其即期效应为0.4233，这说明我国农业产业化程度如果提高1个百分点，那么城镇化率即时感应到的大约为0.42个百分点。

表2　　城镇化的省际随机效应

从表2中可以得出如下几点：一是四个直辖市中，个体效应最高的是上海，高达39.7%，其次是北京，高达33.75%，而最低的是重庆，基本与全国平均水平持平；二是各省自治区中，个体效应比较高的有广东、辽宁、浙江、江苏，均在百分之十以上；比较低的有西藏、贵州、甘肃、云南和河南，这几个地区的城镇化率的个体效应均在为负百分之十以下，最低的西藏为负百分之33.4，其它地区基本处于中间水平；三是个体效应的极差很大，大小为最高的上海减去最低的西藏等于73.11%。

我们再考虑我国农业产业化程度关于城镇化率的带有2期滞后的随机效应模型：

（5）式中si为横截面个体随机效应，以表1和表2的数据为依据，以式（5）为基础，运用计量经济学软件，得样本随机效应模型如下：

（5.0393）（-1.6093）（1.6581）（-1.1826）

（6）式中括号内的数据是相应系数的t-统计量，用来说明相应变量的影响是否显著，t-统计量显示，在10%的显著性水平下城镇化的当期与滞后一期对农业产业化的影响具有一定的显著性。令人惊讶的是，城镇化率即期效应是负数，这说明城镇化率的提高，同期会导致农业产业化程度的下降，其中的原因可能时，当农业人口转变为非农业人口时，这些原农业人口在农业方面的投资会随着自己身份的变化而抽走在农业方面的投资，这样在其它条件不变的情况下会使农业有机构成相对于工业而下降，即产业化程度下降。长期效应（即期效应与各滞后期效应之和）为-0.0041，几乎为零，可以忽略不计。

表3中的数据显示，我国农业产业化率相对于城镇化率的随机效应模型中，其个体效应并不突出。

表3　　产业化的省际随机效应

五、结论与政策含义

从本文的实证研究中可得到如下结论。一是从统计数据来看，农业产业化与城镇化之间是有一定的双向因果关系的，但这种双向关系并不简单，农业产业化对城镇化有正向影响，而城镇化对农业产业化的同期影响并不是正向的。二是城镇化的省际个体效应比较明显，而且极差很大，这说明我国城镇化的地区差异很大，发展极不平衡。三是我国农业产业化总体水平还比较低，不同地区的农业产业化相对于城镇化而言的个体效应并不明显，这说明我国农业产业化的发展具有地域均衡性。上述三点结论有一些政策含义，即我们应大力发展农业产业化，加大农业投入和农村基本建设；在制定我国城镇化发展战略时，要考虑其对农业产业化的影响，要适宜地推时城镇化发展；在推进城镇化发展过程中要考虑到我国不同地区城镇化的极大差异，将平衡这种地区差异作为城镇化发展的目标之一。

[1]阳立高、廖进中、柒江艺:城镇化拉动农业产业化发展研究[J].湖南大学学报（社会科学版），2010（2）.

[2]李莺莉、王灿：新型城镇化下我国乡村旅游的生态化转型探讨[J].农业问题研究，2015（6）.

[3]彭妮、姚永鹏：西部农村工业化和城镇化耦合发展的制度建设[J].贵州农业科学，2010（3）.

[4]邵川、刘传哲：我国新型农村城镇化水平测度与评价——基于居住功能的视角[J].江汉论坛，2015（11）.

[5]聂飒：西部地区农村城镇化水平的综合评价[J].经济研究导刊，2007（2）.

[6]郭三党、韩雪山、黄燕刚：基于因子分析法的河南省农村城镇化水平研究[J].农业系统科学与综合研究，2010（11）.

[7]古扎拉蒂：计量经济学基础（下册）[M].中国人民大学出版社，2014.

（责任编辑：郭亚娟）