戴永安,陈 才
(东北师范大学城市与环境科学学院,吉林长春 130024)
城市化与产业结构升级在区域经济发展过程中相伴相随,是区域经济发展与进步的主要体现。著名经济学家刘易斯、库兹涅茨、钱纳里等都对城市化与经济发展关系的基本规律进行了深入研究,得出了“随着人均收入水平的提高,城市化水平上升”的基本结论。城市化过程之所以不断推进,因为其符合经济发展的现实需求,满足人们对物质和精神生活的不断追求。区域经济发展水平决定了城市化水平,而城市化又对经济社会发展进程具有反作用,产业结构的调整与升级便是二者之间的桥梁。经济发展表现为产业结构的转换,而产业结构的转换又是城市化的动力机制,两者之间的相互作用是社会经济系统平衡稳定发展的基础。因此,有必要深入探讨城市化与产业结构演进过程中的相互作用机制。本文将在已有的研究基础上分析城市化与产业结构演进相互关系的理论框架,通过单位根检验、协整分析、误差修正模型及因果关系检验等计量分析方法探讨东北地区城市化与产业结构演进的互动机制。
城市化与产业结构演进始终是经济增长理论与实践研究的重要领域。确切地说,城市化是农业人口向非农业人口转化并在城市集中的过程。而产业结构代表着资源在产业间的配置状态,它随着经济的发展不断演变更替,两者之间存在互相推动的作用。
关于产业结构演进推进城市化进程的观点,学术界已经达成共识。根据“配第—克拉克”定理,随着经济发展和国民收入的提高,第一产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐下降,第二产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐上升;当经济进一步发展,第三产业(本文中统称服务业)国民收入和劳动力的相对比重也开始上升。曾国平等(2008)[1]指出,随着农业人口向城市的释放,制造业和服务业将获得较快发展,而制造业和服务业的发展又会进一步吸引农业劳动力的转移。国内外学者针对各产业与城市化的关系进行了广泛的研究,并且得出了一些被广泛接受的结论。分行业来说,农业发展是城市化的初始动力,为城市的出现奠定了物质基础。工业化则是城市化的根本动力,工业化与城市化关系的研究一直是城市化研究领域的热点之一,西蒙·库兹涅茨甚至认为,工业化进程可以看成城市化的过程。工业生产过程中产生了对规模经济和集聚经济的根本要求,因而劳动分工日益专业化和一体化,生产的集中促进了人口的集中,进而人流、物流、信息流和资金流在空间上不断聚集,加速了城市化进程的步伐。在服务业与城市化关系的研究中,唐德才和程俊杰(2008)[2]认为,服务业的发展则是城市化的后续动力,随着工业化的深入和经济发展水平的提高,工业化对城市化贡献有所减弱,服务业开始从工业化的补充地位跃居成为该阶段城市化的主要动力。曾国平等(2008)[1]还指出,服务业的发展不仅扩大了城市规模,而且还推动了城市功能、城市辐射力和城市扩散效应的加强。
城市化对产业结构演进具有明显的反馈作用,国内学者对此进行了较多的研究,而且多数研究侧重于对城市功能的分析。刘艳军等(2007)[3]指出,城市化是包括城市化进程推进与模式选择、城市空间扩展、城市形态与结构变化、城市体系演变等多方面的综合变化过程。浙江树人大学课题组(2005)[4]认为,城市是先进社会生产力和现代市场的载体,现代意义上的城市化是建立在城市功能基础上的城市化。苗丽静和王雅莉(2007)[5]总结指出,城市化经济具有市场功能的外部性、信息集聚功能的外部性、技术扩散的外部性、资源整合的外部性以及学习效应。丛海彬(2007)[6]详细地讨论了城市提供的优良条件,诸如良好的教育和卫生条件,使城市劳动力一般都具有较高的素质;发达的市场体系、完备齐全的公用事业服务系统大大降低了企业的运输及交易成本;先进的信息传播手段使企业往往无须支付成本而坐享其成。上述城市功能的发挥影响了产业结构的演进过程。目前,城市化对产业结构演进的响应机制也受到学者们的广泛重视,刘艳军等(2006)[7]通过研究东北地区城市化对产业结构演进的响应机制,认为由于区域产业结构升级需要城市化在城市空间扩展、城市职能体系变化等诸多方面的空间支撑,城市化对于区域产业结构升级表现出愈来愈明显的反馈效应。黄晓军等(2008)[8]指出,城市化对地区经济增长与产业结构演变产生消费拉动、空间集聚、空间支撑的有效响应。综上所述,城市化与产业结构演进之间具有复杂的互相推动作用,本文通过分析东北地区城市化与产业结构研究的阶段性特征探究两者的相互作用过程。
东北地区(本文中不包括内蒙古东部地区)作为一个相对完整的经济地域单元,地区内部经济社会差异性与全国范围相比相对较小。自新中国成立以来,东北地区产业结构变动和城市化的发展过程均表现出明显的阶段性特征(见图1)。
图1 东北地区城市化与工业、服务业产出比重的变动趋势数据来源:东北三省历年统计年鉴和《新中国55年统计资料汇编》。
东北地区城市化过程大体上分为三个阶段:
1952—1957年,由于国家产业政策倾斜和重大项目落户东北地区,地区经济快速发展,工业化和城市建设大规模展开,工业部门产出比重由1952年的37.6%升至1957年的47.2%,而服务业部门发展严重落后于工业化的步伐。工业部门的快速发展使得农业人口迅速在城镇聚集,工业化成为该阶段推进城市化的主要动力,该期间东北地区城市化经历了短暂的健康发展阶段,东北地区的城市化水平甚至远高于当时全国城市化水平。
1958—1977年,东北地区城市化经历了长达20年的大起大落阶段。前四年的大跃进,工业部门发展达到一个历史高峰期,1960年工业部门产出比重达到了历史最高的66.9%,服务业此后也出现了前所未有的鼎盛时期。但该阶段的经济增长是非常规和扭曲的,呈现“过度城市化”的状态。随后的经济发展仅工业保持较平缓的增长趋势,服务业不断衰退下滑,降低了约12个百分点,区域经济增长处于停滞不前的状态,城市化失去了经济增长和非农产业部门的支撑,后十几年困难时期及“文革”期间甚至出现了几次所谓的“反向城市化”。
1978年至今,东北地区城市化水平稳步增长,每年平均增长0.6%,城市化水平远高于同期的全国水平。其间东北地区城市化先后经历了城市化滞后于工业化和城市化快于工业化的阶段,这符合钱纳里和塞尔昆提出的“发展模型”,受到工业化初始推动的城市化,以越来越快于工业化的速度发展着,这种格局主要是由城市化带来的需求多样化引起的。随着人均收入的增长,城市居民对服务的需求也相应扩大,单凭工业结构的内部调整已无法适应这一趋势,工业化的速度开始滞后于城市化进程。大批的国有企业由于设备技术老化、管理体制僵化、社会负担沉重等问题导致生产不景气和缺乏市场竞争力,即所谓的“东北现象”;工业部门占地区经济产出中的比重不断下滑,此时非农产业中服务业就业比例逐渐上升,服务业成为城市化的主要动力。
人们通常用IU比(劳动力工业化率与城市化率的比值)和NU比(劳动力非农化率与城市化率的比值)这两个指标来分析一个国家和地区的城市化与工业化之间的发展关系。随着工业化与城市化的协调发展,IU比越来越接近0.5,NU比越来越接近1.2,IU比、NU比的0.5和1.2国际标准值法也就成为判断一个国家或地区城市化与工业化是否协调发展的基本方法[9]。东北地区工业化与城市化的变动趋势见表1,从表1相关计算结果可知,1978年以来,东北地区城市化与工业化经历了“趋于协调发展后又偏离协调发展”的过程,原因在于20世纪90年代以前东北地区工业部门吸收了大部分的非农就业,而90年代之后工业部门吸收就业的能力却在不断下降,东北地区工业化日益滞后于城市化的步伐,因此非农部门就业越来越集中于服务业部门,工业化与城市化日益偏离协调发展的状态。
表1 东北地区工业化与城市化的变动趋势
注: 表中数据是笔者根据各省统计年鉴相关数据经计算得出。
可见,产业结构的调整与城市化的发展并不是两条毫无关系的平行轨迹,在东北地区产业结构调整过程中, 城市化对产业结构演进的推动作用十分明显, 而产业结构的合理调整同样须要以城市为载体, 以城市化为依托,并对城市化的发展起着积极促进作用。 然而在经济发展的不同阶段, 各产业部门对城市化推动作用的强弱程度会不断变化, 针对特定时间段分别单独进行三次产业比重与城市化水平的相关分析削弱了不同产业部门对城市化的综合作用, 而且产业结构变动是一个动态的过程, 其对城市化的影响是一个复杂的过程, 所以应该在更长的时期内找寻产业结构调整与城市化之间的规律性特征和调整机制, 这样结果才更加可信。 本文通过协整分析和构建误差修正模型考察产业结构的演进与城市化进程的长期机制, 并进一步通过格兰杰因果关系检验分析两者之间的因果关系。 模型中之所以未加入农业部门产出比重, 是为了避免多重共线性问题。
对于城市化水平的衡量,多采用中国人口普查口径的城市人口占总人口的比重。该数据获得相对容易,具有较强的适用性。也有学者认为采用单一指标不够全面,倾向于建立城市化发展指标体系来进行研究。但由于工作量大、资料收集难,而且指标体系的构建目前并没有统一的标准,实际运用比较困难。笔者认为采用综合指标体系考察城市化的方法更适合于单独针对城市化水平及其发展阶段的研究,如果采用综合指标法得出的城市化水平指标来分析城市化与产业结构演进的互动机制,往往使两者之间的相互关系更加错综复杂,容易受城市化指标体系中一些因素的干扰。所以,本文使用城市人口占总人口的比重(Urban)代表东北地区的城市化水平。
在数据统计方面,《新中国55年统计资料汇编》中吉林省1984年以后城镇人口比例出现较大偏差,而通过查询各年经济社会发展统计年报仅可获取1996—2007年城市人口数。通过比较吉林省1984—1995年前后各年的城市化水平和非农人口比例发现,城市人口比例比非农人口比例高4%左右,因此缺失城市化水平的时期用非农人口比例加4%进行补取。辽宁省和黑龙江省城市人口数来自《新中国55年统计资料汇编》,剩余年份的数据通过查询各年该省统计年鉴可得。在产业结构演进方面,工业化水平和服务业发展程度分别用工业部门(Ind)和第三产业(Ter)的产出比重表示,相关数据来自于各省统计年鉴。
由于图1显示城市化、工业化和服务业发展的时序变动并非平稳,为避免出现谬误回归,本文首先采用ADF检验法检查变量的时间序列是否存在单位根。其中,根据水平变量和一阶差分变量的趋势图,来选择模型的检验形式。其次,根据 Granger(1981)提出的协整理论,建立城市化发展同工业化和服务业发展之间的协整关系。为解释变量间长期均衡在短期内失衡的现象,本文在单位根及协整检验的基础之上,基于自回归分布滞后模型(ADL)建立了三者的误差修正模型。最后基于向量自回归模型,进行三者的格兰杰因果检验分析。
(1) 时间序列的平稳性检验
单位根检验结果显示,在5%的显著性水平下,Urban、Ind、Ter均不能拒绝有单位根的原假设,据此可以认为三者皆为非平稳时间序列;而其一阶差分序列均在1%的显著水平下拒绝有单位根的原假设,因此三者皆为一阶差分平稳(见表2)。单位根检验结果表明变量间具备建立协整关系的条件。
表2 单位根检验结果报告
注: 检验形式(c,t,n)中的c、t分别表示单位根检验方程包括截距项、时间趋势项,其中c=1表示含有截距项,c=0表示不含有截距项;t=1表示含有时间趋势项,t=0表示不含有时间趋势项;n表示检验方程中含有被解释变量的滞后阶数。
(2) 协整关系检验与误差修正模型的建立
本文采用Johansen迹统计量检验方法,对三个变量进行协整检验(见表3)。在1%显著性水平上,拒绝不存在协整关系的原假设,而在10%显著水平上都不能拒绝至多存在一个协整方程的原假设,因此三者存在唯一的协整关系。
东北地区城市化、工业化和服务业发展的标准化协整方程可以表达为:
其中,ecm为误差修正项,括号内数字为t统计量。
表3 Johansen检验结果
注:* 代表显著地拒绝原假设。
三者的协整关系表明,东北地区城市化与工业化和服务业发展之间存在长期均衡关系,且工业和服务业产出比重的系数在统计上均显著。从长期来看,工业产出比重每同比上升1%,城市化水平同步提高0.2923%,服务业比重每同比上升1%,城市化水平提高0.9613%,可见服务业对城市化进程的推动作用大大高于工业部门。
协整反映的是变量间的长期均衡关系,如果由于某种原因短期出现了偏离均衡的现象,则必然会通过对误差的修正使变量重返均衡状态。误差修正模型将短期波动与长期均衡结合在一个模型中。根据Hendry(1991)“从一般到简单”的建模思想,最初设定的方程是最一般的自回归分布滞后模型(ADL)。对于两变量x、y而言,ADL(p,q)的一般形式如下:
(2)
其中,p、q为变量的滞后阶数,且p≥0,q≥1;α0、δi和γi均为待估参数,εt为随机误差。对于p和q的选择,目前没有普遍接受的标准。实践中,人们更多地从经验出发来进行判断,如果采用年度数据,那么滞后阶数至少大于1;也可以开始设定一个较长的阶数,然后用OLS对方程回归,根据变量的显著性来确定。经过反复检验,本文选取ADL(1,1)模型并由此构建误差修正模型,ADL(1,1)的估计结果为:
其中,R2=0.969,经过调整的R2=0.966,D.W.值=1.431。
ADL(1,1)模型中各变量均通过显著性检验,工业和服务业当期值对城市化产生正向影响,而两者的一期滞后值对城市化均产生负向影响,城市化自身的一期滞后值对其产生的影响最大。这表明,城市化对产业结构的演进存在反向的调整,如果工业和服务业产出增加,则下一期的城市化会产生一个反向的降低调整。基于ADL(1,1)模型的误差修正模型估计结果为:
其中,R2=0.211,经过调整的R2=0.165,D.W.值=1.436。
误差修正模型中使用的差分项反映的是短期波动的影响。城市化的短期变动可以分为两部分:一是产业结构调整对城市化水平的影响;另一部分是短期状态偏离长期均衡的影响。工业和服务业产出比重的系数分别为0.222和0.3722,因此服务业短期变动对城市化的影响高于工业部门。从长期看,三者之间的协整关系则起到牵制作用,调整系数的估计值为-0.08,符合反向调整机制,但误差修正项系数的t值并不显著,协整关系的牵制作用有限。这可能是因为东北地区经济发展过度依赖于重工业经济,并且劳动密集型产业的发展程度不高,导致非农部门的产值远高于非农部门的就业水平。而产业结构演进影响城市化进程的主要途径是非农人口的转移,非农部门的发展不稳定使得实现农村人口非农化并进一步转化为城市人口的途径非常有限。当出现偏离于长期均衡的波动时,向均衡点的调整作用不是很明显。
(3) 因果关系检验
若变量之间存在协整关系,则变量之间至少存在单向的因果关系,但究竟谁是因、谁是果,并不能得出结论。基于水平VAR模型进行多变量系统的因果关系检验因未考虑单个变量的非稳定性和变量系统的协整性而存在一定的问题;而基于差分VAR模型进行因果关系检验容易使信息丧失且要求首先检验变量的平稳性和协整关系,使其在实证检验中的应用受到限制[10]。Toda & Yamamoto(1995)提出的“基于扩展VAR模型的因果关系检验”方法可以得出更准确的结论。Toda & Yamamoto建议在水平VAR(L)的模型中加入额外的滞后阶数d(d为各变量的最大单整阶数),运用OLS方法估计VAR(L+d)模型,并运用该模型进行因果关系检验。综合比较水平VAR模型的对数似然值统计量、赤池信息量准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)统计量(见表4),确定最优滞后阶数为2,而由于相关变量皆为一阶单整,因而d=1,可根据VAR(3)模型进行因果关系检验。
表4 水平VAR模型滞后阶数选择
格兰杰因果关系检验结果表明:从长期来看,“城市化不是服务业发展的格兰杰原因”和“城市化不是工业化的格兰杰原因”的原假设均在很高的显著性水平下被拒绝,城市化均是工业化和服务业发展的格兰杰原因,而工业化或服务业发展不是城市化的格兰杰原因的原假设则无法拒绝(见表5)。
表5 格兰杰因果检验结果
因此,格兰杰因果关系检验并没有完全支持产业结构演进推动城市化进程的理论假设,却支持了城市化对产业结构演进过程具有重要作用的理论假设。笔者认为,出现这种结果的重要原因是由于东北地区工业化道路的模式存在种种的弊端。不难发现,东北地区服务业和城市化进程除“大跃进”时期外一直表现出较强的同步性,处于良性发展和互为促进的状态,而工业部门的发展进程则一波多折,改革开放前依靠国家政策的支持迅速发展并在经济困难时期起到了维持区域经济发展的作用,但由于其间出现的过度城市化和后来的“逆城市化”,严重影响了东北地区的城市化进程。改革开放后,在国内外经济发展的大好形势下东北地区工业经济却增长缓慢,产出比重持续下滑,面临国有企业迫切需要改革、资源型城市产业转型等众多现实难题,大量下岗职工导致城市化进程的进一步阻滞,对城市化的良性发展产生了不利影响。
新中国成立六十年以来,东北地区城市化和产业结构演进经历了跌宕起伏的过程,两者相伴相随,互相影响,相互推动,共同促进了地区经济发展。实证研究结果表明,东北地区服务业的发展对城市化的推动作用要大于工业部门,城市化与工业化和服务业发展之间存在长期的稳定机制,当短期波动使其偏离于长期均衡时,内部调整机制会通过反向调整(调整力度为-0.08)回到均衡状态。格兰杰因果关系检验则证实,东北地区产业结构演进并不是城市化进程的格兰杰原因,而城市化则是工业化和服务业发展的格兰杰原因。
实现地区经济繁荣发展和推进产业结构的有序演进,是城市空间规模、城市职能体系等综合发展的基础条件。当今东北地区城市化水平较高,如何发挥东北地区城市化对区域经济的拉动、支撑和载体效应显得尤为重要。城市化与产业结构演进的良性互动,是经济和谐可持续发展的重要保障。在东北振兴规划实施的时代背景下,寻找东北地区经济的可持续增长及城市化进程的健康和谐稳定的发展道路任重而道远。当然,产业结构演进对城市化影响的机制不能仅局限在三次产业更替的范围内,尤其是在全球经济日益知识化、信息化和科技化的时代背景下,进一步探讨各产业部门下的细分行业的具体特征和城市化进程的相互作用机制显得极为必要。
参考文献:
[1]曾国平,刘佳,曹跃群. 中国服务业发展与城市化关系的区域差异----基于省级面板数据的协整检验[J]. 山西财经大学学报, 2008,30(1):32-37.
[2]唐德才,程俊杰. 服务业发展、城市化与要素集聚----以江苏省为例[J]. 软科学, 2008,22(5):69-75.
[3]刘艳军,李诚固,董会和,等. 东北地区产业结构演变的城市化响应:过程、机制与趋势[J]. 经济地理, 2007,27(3):433-437.
[4]浙江树人大学课题组. 服务业与城市化互动发展模式的探究[J]. 浙江树人大学学报, 2005,5(5):20-25.
[5]苗丽静,王雅莉. 城市化经济的产业集群效应分析[J].城市发展研究, 2007,14(4):64-70.
[6]丛海彬. 服务业与城市化互动发展的机理分析[J]. 黑龙江对外经贸, 2007(6):67-69.
[7]刘艳军,李诚固,孙迪. 东北地区产业结构升级城市化响应的历史路径及其驱动因素分析[J]. 城市发展研究, 2006,13(6):58-64.
[8]黄晓军,李诚固,黄馨. 东北地区城市化与产业结构演变相互作用模型[J]. 经济地理, 2008,28(1):55-58.
[9]段禄峰,张沛. 我国城镇化与工业化协调发展问题研究[J]. 城市发展研究, 2009,16(7):12-17.
[10]胡兵,乔晶. 中国出口贸易与内生经济增长----基于结构视角的实证分析[J]. 当代经济科学, 2009,31(4):90-98.