城镇化、工业化与农业现代化互动关系研究——以江西省为例

毛　婷, 童　鑫

(中南财经政法大学 经济学院, 湖北 武汉　430073)

城镇化、工业化与农业现代化互动关系研究
——以江西省为例

毛婷, 童鑫

(中南财经政法大学 经济学院, 湖北 武汉430073)

摘要:城镇化是扩大内需的重要途径,工业化是增强综合国力的强大动力,农业现代化是提高生产力的根本举措．三者并非孤立,存在着互动效应,城镇化推动工业化与农业现代化的发展,工业化加快城镇化与农业现代化的进程,农业现代化提升城镇化与工业化的水平．在对三者相互影响、共同作用的互动效应进行理论分析的基础上,依据江西省1978～2013年城镇化、工业化与农业现代化相关数据,采用向量自回归模型(VAR),进行实证分析．研究结果显示:江西省实证分析结果与理论分析结果存在着相悖之处,城镇化的推进抑制了农业现代化水平的提高;工业化的发展阻碍了城镇化的推进;工业化与农业现代化之间并未实现相互促进的关系．分析相悖原因主要可能来源于江西省独特的省情．

关键词:城镇化; 工业化; 农业现代化; VAR模型

0引言

自改革开放以来,我国城镇化建设取得显著成果,城镇化率1978年为17.9%. 2013年提升至53.7%. 虽然与发达国家城镇化率的平均水平大体相当,但是我国城镇化发展速度虽快但质量不高,使得社会面临多层次矛盾的风险．因而,国家新型城镇化规划(2014～2020年)指出,我国城镇化要进入以提升质量为主的转型发展新阶段,必须走新型城镇化道路．

城镇化是伴随着工业化的发展,非农产业在城镇发生集聚、农村人口向城镇集中的自然历史过程,是人类社会发展的客观趋势,是国家现代化的重要标志[1]．基于我国发展现状而言,城镇化的建设滞后于工业化的发展,存在着匹配失调的局面;同时,城镇化进程推进农村人口向城市集聚,由于我国户籍制度尚未全面放开,社会保障制度尚未完善,导致人口城镇化与土地城镇化不相协调,“三农”问题也未因城镇化的建设而得以有效解决．因此,处理好城镇化、工业化与农业现代化发展之间的关系是新型城镇化建设的重点所在．

目前国内外学术界对于城镇化、工业化与农业现代化的相关研究多数集中在城镇化与工业化或城镇化与农业现代化之间的关系上．Lewis W.A.(1954)提出了劳动力无限供给的情况下的“二元经济模型”,说明发展城市工业对于农村剩余劳动力转移的重要性[2]．Chenery.H.(1988)等研究发现在工业化和城市化的初期,工业化的发展快于城市化,但二者达到13%水平后,城市化的发展将快于工业化,并将促进工业化的发展[3]．姜爱林(2004)认为城镇化与工业化相互作用能够形成一种合力、离析出一种新的经济形式即城市工业化,从而共同推进经济向前发展[4]．夏春萍(2010)对工业化、城镇化与农业现代化的互动作用路径进行了理论分析,指出工业化推动加快城镇化进程且提升农业现代化水平;城镇化进程的推进又对工业化发展和农业现代化发展有着重要促进作用;农业现代化的发展对工业化的深入和城镇化水平的提高也有着重要的协助、推动作用,三者存在着协调统一的关系[5]．陈锡文(2011)指出城镇化是推动我国经济增长巨大而持久的动力,但已有的城镇化没能与更好地解决“三农”问题紧密结合．在快速工业化、城镇化的背景下,为解决我国“三农”问题必须加快以工促农、以城带乡的长效机制,坚持工业化、城镇化和农业现代化的并行不悖[6]．苏发金(2012)基于VAR模型研究了我国工业化、城镇化与农业现代化之间的互动关系,提出了重视农业现代化的基础性地位、增强工业化与城镇化的互动、加强城镇化对农业现代化带动作用的相关建议[7]．

通过对上述文献分析可知,虽然学者对城镇化、工业化与农业现代化的研究具有普遍性,但关于三者之间存在的互动效应进行分析的文献并不多见,且缺乏省级中观层次的实证研究．如夏春萍(2010)、陈锡文(2011)对三者的互动关系考察仅局限于理论层次;苏发金(2012)的实证分析却停留在全国这一宏观层次上,而各省省情的差异使得文章所提政策建议不具备实施的针对性．

2012年2月,江西省、湖北省与湖南省签署合作协议,确立构建以南昌、武汉与长沙为核心,涵盖环鄱阳湖区域、武汉城市圈和长株潭城市群等30个城市的长江中游最大城市集群“中三角”,实现中部经济发展的跨区域整合,以形成中国新的增长极点,中部省份的重要性越发突出．因此,选取中部崛起战略的主战场之一的江西省作为研究对象,对城镇化、工业化以及农业现代化互动效应进行理论及实证分析具有一定的战略意义．

1城镇化、工业化与农业现代化互动效应的理论分析

城镇化、工业化与农业现代化之间并非孤立,三者之间相互作用、互相影响,表现出一种长期的互动效应(图1)．

图1　互动效应作用路径图

城镇化对工业化的促进作用主要来源于两种集聚效应,即产业的集聚与人口的集聚．产业的集聚使得产业相对集中,产业间要素流动增强,信息交换更加频繁,市场对资源的配置作用更为突出,从而为工业化的进行提供产业载体;人口的集聚使得大量非农劳动人口流入城市,形成庞大的消费市场及要素供应市场,继而促进工业化的进行,同时,非农就业人口的集聚使得大量的技术专业人才流入城市,从而为工业化的发展提供了劳动力和技术支撑;最后,城镇化的推进所带来的基础设施及公共服务的建设本身对工业化的进行也带来了一定程度的推动作用．城镇化对农业现代化的影响主要表现为城镇化的推进使得农业剩余人口得以有效转移至城市,土地利用趋于集中,农业生产更加规模化与专业化,农业生产效率得以提高;同时,城镇化的发展为农业现代化的进行提供了资金与技术支持,使得农业生产更加技术化与专业化,从而影响着农业现代化进一步的发展．

工业化的发展使得非农产业不断发展壮大,产业结构不断优化,从而为城镇化的推进提供了必要的产业支撑;同时,工业化的进行使得整个城镇得以发展,居民生活水平提高,投资力度加大．生活水平的提高产生了进入城市寻求更高质量服务的需求,投资力度的加大促进了城镇化发展,两者共同作用,使得工业化背景下的城镇化发展更加迅速．工业化对农业现代化的影响表现在工业化的推进使得大量农村剩余劳动力被非农产业所吸纳,农业生产率得到有效提高;其次,工业化催生新的技术创新与进步,引起农业形成高科技化发展的趋势,使得农业现代化水平总体得到提升;最后,工业化带来的经济发展所形成的资金积累也能够成为农业现代化发展的资金保障．

农业现代化的发展带来农业生产率的有效提高,农村剩余劳动力会不断转入非农产业,从而为工业化的有力推进提供充足的劳动力资源;农业现代化水平的提高使得农业生产能够为工业化发展提供多样化的原材料等基本生产要素,从而带来工业化水平的上升．农业现代化的发展对城镇化的推进也存在着促进作用.首先,农业现代化发展使得部分农业人口得以摆脱农业生产,自由流入城市非农产业,形成城镇化基本的人口基础;其次,农业现代化使得农民收入得以提高,消费需求得到扩大,从而为城镇化的发展创造出了较好的市场条件[11];再次,农业现代化的发展也给城市建设带来了资本与要素支撑．

2城镇化、工业化与农业现代化互动效应的实证分析

实证部分以江西省为例,研究城镇化、工业化与农业现代化之间的互动效应．传统的经济计量方法是以经济理论为基础描述变量关系,但是,经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,为了解决这个问题而出现了一种非结构方法来建立各个变量之间的模型．向量自回归模型(VAR)把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值得函数来构造模型,是对多个相关经济指标的分析与预测,因而选择建立向量自回归模型(VAR)来进行实证分析．

Y(t)=A(1)Y(t-1)+…+A(n)Y(t-n)+BX(t)+ε(t)

其中：Y(t)是k维内生变量向量, X(t)是d维外生变量向量,n是滞后阶数,t是样本个数, B是要被估计的系数矩阵,ε(t)是k维扰动向量．VAR模型要求每个变量必须具有平稳性,若非平稳则必须具有协整关系．本文中采用ADF方法进行变量的平稳性检验,用Johansen协整检验验证协整关系．

2.1变量的选取与数据的处理

城镇化的表现是非农产业的集聚、非农人口向城市的转移,因而与一般选取方法一致,以城镇人口占总人口的比重作为反映城镇化水平的指标,记为URB;工业化水平的提高主要体现为第二产业产值在国民生产总值中所占比重的上升,因此,选取第二产业增加值占GDP的比重作为反映工业化水平的指标,记为IN;农业现代化可选取的指标众多,考虑到数据的可得性以及农业现代化的主要表现是农业产出效率的提高,因此,选取第一产业从业人员人均产值作为反映农业现代化的指标,记为AG．研究数据均由1979～2013年《江西省统计年鉴》或相关统计公报计算而得,样本抽取时间为1978～2013年．为了消除数据本身可能存在的异方差,分别对3个变量取自然对数,记为LURB;LIN;LAG．

2.2变量的平稳性检验

建立VAR模型的前提是保证模型中每个变量都是平稳的,或是存在着协整关系的同阶单整序列,因此需要对每个变量进行平稳性检验．利用Eviews 7.2对LURB、LIN和LAG三者进行平稳性检验分析,采取的检验方法为ADF检验,检验结果如表1.

表1　变量的单位根检验

注:检验形式C代表常数项,T代表趋势项,0代表无趋势项,最后一位数字代表滞后阶数,D代表变量的一阶差分．

从表1可以看出,在5%的显著水平下,LURB、LIN、LAG无法拒绝原假设,表明三者均为非平稳变量;但是它们的一阶差分在5%的显著水平下,都拒绝序列存在单位根的原假设,说明DLURB、DLIN、DLAG是平稳的序列．LURB、LIN、LAG是满足一阶单整的非平稳序列,需要对其进行协整检验．

2.3协整检验

协整检验是用来检验满足同阶单整的时间序列是否存在长期稳定关系．根据ADF单位根检验结果可知,需要对LURB、LIN和LAG三者进行协整检验．使用Johansen协整检验方法对三者进行检验,协整检验结果如表2所示.

表2　Johansen协整检验结果

注:*表示在5%显著水平下拒绝原假设.

根据表2可知,LURB、LIN和LAG在5%显著水平下拒绝存在零个协整向量的原假设,表明至少存在一个协整方程．三者之间存在着长期稳定关系,协整检验通过,因此,可建立关于LURB、LIN与LAG的VAR模型．

2.4VAR模型

2.4.1模型滞后阶数选择

建立VAR模型还需要对模型的滞后阶数进行选择．滞后阶数太长,会导致模型需要估计的参数过多,降低模型估计效果;滞后阶数过短,则会导致模型动态特征不明显．因此,选择LR、FPE、AIC、SC、与HQ等5个评价指标对模型的滞后阶数进行选择,Eviews 7.2输出结果如表3所示．根据输出结果可知,5个指标有4个指标选择滞后2阶,因而可初步建立VAR(2)模型．

表3　模型滞后阶数的选择

注:*表示按标准选择的滞后阶数.

2.4.2模型的稳定性检验

图2　VAR(2)模型的单位根图

脉冲响应函数分析与方差分解有效的前提要求是所建立的VAR模型是平稳的,即所要求被估计的VAR模型所有特征根的倒数的模小于1(在单位圆内)．对所构建的VAR(2)模型进行稳定性检验,得到该模型的单位根图(图2)．由图2可知,模型所有的单位根均在单位圆之内,表明所建立的VAR(2)是稳定的,可进一步进行脉冲分析与方差分解．

2.5脉冲分析

利用VAR模型可进行LURB、LIN和LAG的脉冲响应函数分析,得到脉冲响应图(图3)．可以看出,江西省城镇化对于其自身的一个标准差变动具有较强的反应,引起城镇化水平的迅速上升,并在第3周期达到最大值2.50%,接着逐步下降,慢慢的向0收敛,总体而言,城镇化对其自身的累计效应为正．江西省城镇化水平对于来自工业化水平的一个标准差的波动在第1周期没有响应,之后逐步下降,并在第4周期达到最小值-0.69%,然后慢慢上升趋向于0,城镇化对于工业化水平一个标准差的波动所引起的累计效应为负,即江西省工业化水平的上升引起城镇化水平的下降．江西省城镇化水平对来自于农业现代化水平的冲击,第1周期没有响应,但从第2周期开始逐渐上升,并在较长时间内始终保持正向效应,也就是说江西省农业现代化的发展对城镇化水平的提高从长期看,有着促进作用．

对于江西省工业化水平而言,工业化水平对于其自身一个标准差的变动,引起工业化水平在第1周期迅速的上升,达到最大值4.05%,随后影响效果逐渐减弱,并在第4周期开始形成负向效应,在第5周期达到最小值-1.67%,之后负效应逐渐变小并在第9周期达到接近0的水平,从积累效应看,始终为正,表明工业化水平有着自身加强作用．江西省工业化水平对于其城镇化水平一个标准差的变动,在第1周期迅速产生正向效应,并逐步上升至第5周期而达到最大值3.35%,之后开始下降,但累计效应为正值,从而表明江西省城镇化的推进对于工业化水平的上升有着正向促进作用．工业化对于农业现代化水平一个标准差的变动在前三周期有着显著的正向效应,但在第4周期开始转为负向效应,并在第5周期达到负向最大值(-0.71%),随后负效应又逐步减弱,在第8周期再次变为正向效应,并在一个较长的时期内保持着正向促进作用,这也就是说江西省农业现代化在短期内存在对工业化的促进作用,但从累积效应看,促进作用不明显(图4)．

图3　LURB脉冲响应图　　　　　　图4　LIN脉冲响应图　　　　　　图5　LAG脉冲响应图

从江西省农业现代化水平来看,给其自身一个标准差的变动,将导致其迅速产生正向效应,第1周期变动程度达到6.14%,并在接下来几周期持续上升,至第4周期达到最大值8.68%,之后在较长的时间内仍保持着较高水平轻微波动．总体而言,江西省农业现代化水平有着自身加强作用．农业现代化水平对于城镇化水平一个标准差的变动,在第1周期产生负向效应,并继续下降,在第3周期达到最小值-3.17%,随后负向效应缓慢变小．从长期来看,江西省城镇化的发展对于其农业现代化水平的提高存在着反向影响,即城镇化的推进抑制农业现代化的发展．当给予工业化水平一个标准差的变动,对于江西省农业现代化水平而言,迅速产生负向效应,之后负向影响逐渐变小,在第2周期变为正向效应,随后正向影响逐渐变大,在第3周期正向效应达到最大值1.95%,从第4周期开始正向效应又逐步变小,并在第6周期重新变为负向效应,从此之后,在较长的时间内始终维持负向影响．从累计效应来看,江西省工业化的发展在前几周期存在正向促进作用,但长期来看对于其农业现代化促进作用不显著(图5)．

2.6方差分解

表4是江西省VAR(2)模型方差分解的结果．城镇化对于其自身当期的偶然因素冲击的感应最为明显,第1周期达到100%,第2周期95.60%,随后在一个较长时期内,影响保持缓慢下降的趋势．城镇化对于来自工业化水平偶然因素的冲击在第1周期没有反应,从第2周期开始缓慢上升,持续到第9周期达到最高水平5.63%,之后又开始缓慢下降并在较长时期内保持这种趋势．城镇化对于来自农业现代化水平偶然因素的冲击在第1周期没有反应,随后一直保持增加的状态．可知,城镇化受其自身影响最大,农业现代化与工业化对其影响不明显．

表4　方差分解表

工业化对来自于城镇化的偶然性冲击的反应是逐渐上升的,对其自身偶然冲击的反应是逐渐减弱的,而对来自于农业现代化的冲击在第1周期没有反应,随后缓慢的波动性上升．总体而言,在前几期,工业化对其自身冲击的反应影响较大,而从第5周期开始,对来自于城镇化的偶然冲击反应较大,对来自于农业现代化的偶然冲击的反应始终较小．

农业现代化对于来自城镇化的冲击从第1周期开始逐渐上升,在第4周期达到最大水平,随后影响逐渐减弱,对于来自于工业化的偶然冲击的反应从第1周期开始始终保持减弱的趋势,而对于来自其自身的偶然性冲击,其反应始终较大,并随着时期的变长,影响越来越大．总体而言,农业现代化水平对其自身的影响最大,城镇化影响次之,对来自于工业化冲击的反应不是很明显．

3结论与建议

本文对经济发展过程中的城镇化、工业化与农业现代化之间存在的互动效应进行了理论层次的分析,得到的结论是城镇化推动工业化与农业现代化的发展,工业化加快城镇化与农业现代化的进程,农业现代化提升城镇化与工业化的水平;以江西省1978～2013年城镇化、工业化与农业现代化数据为研究对象,通过建立向量自回归模型(VAR)对三者的互动效应进行了省级层次上的实证分析,研究发现对于江西省而言,城镇化的推进抑制了农业现代化水平的提高;工业化的发展阻碍了城镇化的推进;工业化与农业现代化之间并未实现相互促进的关系．根据江西省实证分析结果,不难发现与理论分析结果存在着相悖之处,而其相悖原因主要可能来源于江西省独特的省情．

江西省作为中部省份之一,其城镇化建设长期以来较为缓慢,与工业化和农业现代化的协调性较差[8]．根据钱纳里标准,江西省已进入工业化中期发展阶段,其城镇化率应达到50%～60%,但截至2013年末,江西省城镇化率仅为48.9%,城镇化率远远低于理论水平．同时,江西省产业结构布局不合理,新兴高科技产业发展缓慢,从而导致工业化发展缺乏可持续性,工业对农业的反哺现象不甚明显;另外,江西省城镇化率虽在近几年逐步上升,但呈现出北高南低的空间格局,城镇体系不合理,同时城市规模较小,辐射带动能力较弱,因而导致了这种不合理的城镇化推进模式虽使得城镇人口得以增加,但对相关产业并未起到显著的促进作用;最后,农业的进步带来的非农人口向城市的集聚促进了城镇化的发展,但是基于江西省城镇化滞后于工业化的格局,从而导致了非农人口并未被第二产业有效吸纳,工业化未见显著提高．

根据以上分析结果可知,江西省在城镇化建设方面依然存在着许多不足,三者的互动效果不甚理想,因而,江西省在大力推进城镇化的过程中,政府应更多的从城镇化建设的空间层次以及辐射带动能力方面着力,而不能仅拘泥于城镇人口的增加这一单一指标层次;同时,应逐步使工业发展趋于合理化,调整轻重工业比重,发展主导产业,注重企业生产的科学化与技术化以改变传统粗放型发展策略;最后,江西省应大力发展第三产业,实现产业结构的全面优化,从而达到经济可持续增长的目的．

参考文献：

[1]国家发改委.国家新型城镇化规划(2014～2020年)[EB/OL]. http://news.xinhuanet.com/city/2014-03/17/c-126276532.htm,2014-03-17.

[2]Lewis W A. Economic development with unlimited supply of labor[J].Manchester School of Economic and social studies,1954,22:1-31.

[3]钱纳里.发展的型式1950～1970[M].李新华,译. 北京:经济科学出版社,1988.

[4]姜爱林.城镇化与工业化互动关系研究[J].财贸经济,2004(3):1-9.

[5]夏春萍.工业化、城镇化与农业现代化的互动关系研究[J].统计与决策,2010(10):125-127.

[6]陈锡文.工业化、城镇化要为解决“三农”问题做出更大贡献[J].经济研究,2011(10):8-10.

[7]苏发金.工业化、城镇化与农业现代化:基于VAR模型的分析[J].统计与决策,2012(11):147-150.

[8]马懿莉.江西省新型城镇化建设研究[D].武汉:华中师范大学,2014.

[责任编辑：蒋海龙]

Interactive Relation Research among Urbanization
Industrialization and Agricultural modernization
A Case of Jiangxi Province

MAO Ting, TONG Xin

(School of Economics, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan Hubei 430073, China)

Abstract:Urbanization is an important measure to expand domestic demand. Industrialization is the powerful driving force for enhancing the comprehensive national strength. Agricultural modernization is the fundamental measures to improve productivity. Additionally, the three indexes are not isolated from each other, which are interacted. Urbanization can promote the development of industrialization and agricultural modernization; Industrialization can accelerate the process of urbanization and agricultural modernization; Agricultural modernization can improve the level of urbanization and industrialization. This paper is based on the theoretical analysis of the three indexes’ interaction effect, then do empirical analysis through VAR model with the data of urbanization, industrialization and agricultural modernization from 1978 to 2013. The study find out: the result of empirical analysis is different with the result of theoretical analysis. What’s more, the improvement of urbanization depressed the improvement of agricultural modernization; the development of industrialization blocked the advanced of urbanization; urbanization and agricultural modernization can’t facilitate each other. In conclusion, the reason why analysis runs counter is result from the special situation of Jiangxi Province.

Key words:urbanization; industrialization; agricultural modernization; VAR model

收稿日期:2015-11-06

通讯作者:毛婷(1992-),女,安徽宣城人,硕士研究生,研究方向为西方经济学． E-mail: 1454396010@qq.com

中图分类号:F127

文献标识码:A

文章编号:1671-6876(2016)01-0057-07