中国城乡一体化与经济发展水平的协调发展研究

吕 丹，汪文瑜

(东北财经大学 公共管理学院，辽宁 大连 116025)

中国城乡一体化与经济发展水平的协调发展研究

吕 丹，汪文瑜

(东北财经大学 公共管理学院，辽宁 大连 116025)

摘 要：本文运用全局主成分分析，在对城乡一体化程度测度的基础上进行了东中西及东三省四大区域的城乡一体化水平影响因素分析；运用VAR模型对全国城乡一体化与经济发展的关系进行了分析。研究表明：中国城乡一体化水平在空间上具有较强的区域差异；城乡经济、人口、社会生活和资源环境一体化对各区域城乡一体化综合水平的影响程度具有差异性；中国经济发展和城乡一体化之间存在着一种长期协整、互为因果的关系。

关键词：城乡一体化；经济发展水平；区域时空差异；协调水平测定

一、引言

从历史发展的角度来看，中国是一个比较典型的城乡二元结构国家。新中国成立以来，随着优先发展重工业发展战略的实施以及户籍分隔管理制度的建立，这种城乡二元结构被固化。改革开放后，一系列经济体制改革相继推行并不断深化，农业市场化程度虽然大大提高，但是“三农”问题仍然严峻，城乡二元结构特征依旧明显。在中国经济发展取得了巨大进展的同时，城乡差异的问题得到了部分改善，农村经济从不同维度对经济发展做出了贡献，而经济的发展也在一定程度上推动了城乡差异的弱化。但是，目前中国二元结构问题依旧突出，对于城乡发展中的区域性差异的成因，及其与经济发展之间的时空关系的探讨，对于未来中国的城乡全面统筹，以及在此过程中对于经济发展的不同时空秩序下的作用方向等的布局和规划，都有极其重要的作用。党的十九大报告在谈到中国面临的困难和挑战时，提到“发展不平衡不充分的一些突出问题尚未解决，……城乡区域发展和收入分配差距依然较大”，在“两个百年”建设的第一个阶段的发展规划中，明确提出了实现“城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小”的发展目标。可见，无论从问题还是目标导向的角度来看，区域城乡一体化的发展都将在一定时期内持续成为我国社会主义现代化建设中的一个重要问题。本文从区域时空发展非均衡化的视角，对城乡一体化和经济发展水平之间的关系，进行较为深入的研究，旨在探索基于差异化发展战略的城乡一体化推进的机理并提出建议。

目前，国内较多学者集中于对城乡一体化内涵及其实现程度进行研究，并各有侧重。有学者对城乡一体化的某个维度进行了测度，比如吴丰华等(2015)[1]从基础教育、医疗卫生、社会保障、城乡就业和住房保障、社会管理与文化共享五方面测度了城乡社会一体化水平。而李明秋、郎学斌(2010)[2]将城乡一体化水平纳入城市化质量体系，俞云峰(2010)[3]将城乡统筹水平纳入城市化发展水平综合评价指标体系。在城乡一体化与经济发展的互动关系研究领域，部分集中于经济发展和城乡收入差距方面。王少平和欧阳志刚(2007)[4]应用面板协整模型，揭示了我国城乡收入差距与经济增长的关系。陈敏辉(2011)[5]基于我国省际动态面板数据，运用系统GMM分析法进行了城乡收入差距对中国经济增长的影响机制研究。程莉、刘志文(2013)[6]运用计量模型研究了地区经济差距对城乡收入差距的影响。大部分相关研究表明，城乡一体化与经济增长存在动态关系。在经济水平低的地区，城乡收入差距对经济增长有正向影响，在经济水平高的地区，城乡收入差距对经济增长有负面影响。而经济增长对城乡收入差距的影响呈现倒U型。

赵玉等(2007)[7]定量研究了中国经济增长与城乡统筹之间的关联性、因果性、互动性。现有实证研究多以某个省为研究对象，朱允卫和黄祖辉(2006)[8]、蔡雪雄(2008)[9]分别就浙江省、福建省的数据，对经济发展和城乡统筹互动关系进行了实证分析，证实城乡统筹与经济发展之间存在因果关系，城乡统筹可以促进经济发展，但经济发展并不会自动缩小城乡差距。王业斌(2012)[10]在黄祖辉的基础上，运用VAR模型对广西城乡一体化与经济发展做了实证研究并提出对策建议。也有较多研究从区域角度出发，如，贾兴梅、刘俊杰、贾伟(2015)[11]运用空间计量的方法，证明了城乡一体化与区域经济增长的空间相关性。李建国、李智慧(2017)[12]进行了区域协调发展与城乡一体化的中国探索。

既有的研究大多集中在以某一区域为研究范围的城乡统筹与经济增长之间的关系的测度上。一方面，这类研究容易忽视时间和空间因素对于二者之间关系的不同作用维度和结果，往往得出一个统一的结论，而不能分别从长期和短期、不同区域范围内的时空差异视角下的系统研究结论。另一方面，在对城乡一体化的测度过程中，较多文献选取的更偏向于工业化指标，将工业化与城乡一体化混为一谈。也有偏向于城镇化指标，简单将城乡一体化理解为城镇化，而城镇化其实是城乡一体化的核心内容之一[13]。另外，在指标选取的过程中，大多数指标都为显示性指标，比如城乡人均收入比，而忽略了城乡一体化发展的分析性指标[14]，例如一些能够解释城乡发展不平衡原因的指标，还有造成城乡差距的引力因素与阻力因素。

基于对既有文献的梳理和相关领域的研究过程的分析，本文在对城乡一体化水平进行测度时，多维度选取指标，选择主成分分析法，尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关，将四个维度指标综合成一个总变量，既方便排序评估，也和下文中的回归分析结合。前人研究多是将个体指标作为自变量进行回归，本文选择将多维度指标作为因变量，考察四个子系统对城乡一体化水平的影响，并突出了不同地区对不同子系统一体化水平的敏感度差异，从而找到不同地区提高城乡一体化水平的侧重点。而在城乡一体化水平和经济发展的关系研究方面，国内学者传统上运用回归分析的方法，较少考虑到两个综合指标之间短期和长期关系的差异性。本文将VAR方法应用在关系分析方面，综合运用脉冲响应法和方差分解法，考察了中国城乡一体化与经济发展水平在时序维度上的双向动态作用，以期通过这种研究方法的科学整合和创新，获得更加可靠、系统的结论。

综上，本文旨在对传统的城乡一体化水平的测度方法进行科学系统的修订，在测定区域的城乡一体化水平的同时，探究这种区域差异产生的原因，即影响因素的相关分析。在此基础上，将城乡一体化和经济发展水平，共同放在区域时空差异化发展的视野下，分析在长期和短期时序下城乡一体化水平与经济发展之间的关系。

二、修正后的城乡一体化水平测定

(一)城乡一体化水平测定指标选取与体系构建

在阅读了大量相关文献，对既有的城乡一体化水平测度的既有方法和指标体系进行了认真梳理之后，本文对城乡一体化水平评价指标体系进行了一定的补充和修订，注意了以下几个问题：一是指标必须能够全面展现城乡一体化水平；既能反映城乡各个小系统的发展情况，又能反映城乡整体统筹发展水平；既包含比率指标以体现差异性，又包含总量指标以体现发展性[15]。二是本文基于时间序列数据，能够体现城乡一体化发展水平的动态变化。三是本文希望找到东部、中部、西部、东三省四大地区之间的城乡一体化水平差距及其影响因素。

本文将指标体系分为总目标、维度指标、个体指标三个层次。本文共选取了23个具体指标，指标体系构成及其含义与计算方法，如表1所示。

本文采用的所有基础数据来源于2005-2014年的《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》以及大陆31个省(自治区、直辖市)(下文简称省份)统计年鉴。

本文对数据进行了两种预处理。根据指标含义和计算方法，先正向处理所有逆指标，通过倒数的方法将其变成正指标，与城乡一体化水平呈正相关。再将所有指标标准化处理，即去量纲化，目的是去除数据单位的影响。经常使用的方法有极值化法、Z-score法、均值法。本文采用的是Z-score处理方法。

(二)城乡一体化水平测定

如果分别对每年的全国31个省份的23个指标数据进行主成分分析，不同年份的数据表就会有不同的简化空间，这样不同年份的分析结果就无法进行比较。本文采用了全局主成分分析方法(GPCA)以横纵向比较各省份各年的城乡一体化水平。GPCA是在主成分分析法的基础上，加上了时间序列，构成了时序立体数据表[16,17]。与此同时，本文还将运用两步全局主成分分析[18]。先对四个维度的具体指标各自进行全局主成分分析，再进行第二步全局主成分分析，以求得城乡一体化综合水平。

本文运用spss 18.0软件对全国31个省份2005-2014年的城乡一体化水平进行分析，具体步骤和结果如下：

(1)组建全局数据表。我们对每个省份选取的是相同的23个城乡一体化指标，可以按维度划分为四组。将2005-2014十年的分维度的单张数据表按时间顺序纵向依次排列，则构建了四张维度的平面的数据表数列。

(2)处理全局数据表内数据。第一步全局主成分分析：以城乡社会生活一体化(F3)这一维度为例。先运用spss的z-sore法对数据进行标准化，对处理后的数据再进行KMO检验，检验结果见表2。

在此基础上，将各主成分由原变量表示出来。利用主成分矩阵中每列的系数除以其相应的特征根的算术平方根后得到主成分系数向量，见表3。

表1 修订后的城乡一体化水平测度指标体系构成

表2 KMO和Bartlett 检验的结果

表3 主成分系数向量值

代入标准化的数据，计算得到各主成分的值。然后，以主成分的贡献率作为权数，可以得出城乡社会生活一体化的得分(F3)，即F3=0.482F31+0.177F32+0.139F33。用同样的方法处理城乡经济一体化、城乡人口一体化和城乡资源环境一体化的全局数据表，分别得到各自的综合得分F1、F2、F4，完成全局主成分分析，数据结果在文中省略。将31个省份样本数据按年份顺序纵向依次排列，变量为F1、F2、F3、F4，进行主成分分析，步骤与前述相同，按F1、F2、F3、F4各自贡献率作为权重，得到城乡一体化综合F，结果见表4。

(三)修正后的城乡一体化水平测定结论

根据31个省份城乡一体化综合得分，可以很直观地进行各省份及区域间的横向和纵向比较。

(1)纵向：以上研究表明，随着时间推移，除极个别省份偶有波动外，大部分省份的综合得分每年都在提高，说明每个省的城乡一体化水平在这十年间基本呈现稳步提升的态势。综合得分为负说明其得分低于全局平均水平。在2005年，除北京、上海、浙江、天津、山东5个省份外，中西部、东三省地区以及部分东部省份的城乡一体化得分都为负值，这说明我国城乡一体化在2005年普遍偏低，城乡差距大。到2014年，只有甘肃、青海、贵州、云南、内蒙古的综合得分仍为负值，大部分省份都较其自身实现了较大的提升。

(2)横向：从省际层面来看，差异是非常明显的。2005年，北京城乡一体化综合得分为1.184，上海为0.970，比十年后的一些省份的城乡一体化水平还要高，但是同期西部的不少省份低于-1.5，差距巨大。再看2014年，虽然每个省份各自的城乡一体化水平都有了较大发展，但是彼此间的差距也在拉大。分别对2005年和2014年各省份得分进行排名。2005年和2014年排名靠前的省份主要是东部省份，排名靠后的基本是西南西北地区的省份，东三省的排名也在中下游之列。

为了将城乡一体化水平的空间分布结果可视化，本文运用GEODA软件制作了2005年和2014年的城乡一体化四分位图，将31个省份划为城乡一体化水平由低到高4个等级，颜色越深表明属性值越高。可以看出，西部的贵州、云南、甘肃、青海以及东部的内蒙古这5省一直是第1类，即城乡一体化水平低的一类。他们的经济基础薄弱，农村基础设施条件相对较差，且低值集聚，互相之间无法正向带动促进，又由于地理位置偏远，缺乏高水平地区的带动。而东部的北京、天津、山东、河北、上海、浙江、江苏这7个省份，分布在华北沿海及长江三角洲地区，具有良好的区位优势，交通便利，经济基础良好，且具有高值集聚的特点，这十年基本都是第4类，即城乡一体化水平高的一类。而地理位置上的中部地区，包括内陆华北地区以及中部六省，基本在第2类和第3类行列。中部六省的城乡一体化水平有所提高，这是中部崛起战略起到了一定作用。而且现在国家提倡区域带动，中部靠近东部城乡一体化水平高的省份，会受到带动作用。在2014年，东三省地区的城乡一体化水平下降明显。虽然国家提出并致力于振兴东北老工业基地，但是近几年经济步入新常态，去产能任务艰巨，东三省更是落后产能聚集之地，经济社会发展缓慢，这对其城乡一体化发展产生了较大负面影响。与东三省地区相反，西藏、新疆地区的城乡一体化水平在这十年间都有所提高，这得益于这十年来国家对西藏、新疆的政策倾斜力度极大。而其自身人口少、资源丰富、环境良好，是其独特的城乡一体化发展优势。

三、区域城乡一体化水平的影响因素分析

本文运用EVIEWS 8.0软件，采用回归分析的方法来进行影响因素的分析。在建立指标体系时，考虑到经济、人口、社会生活以及资源环境这四大维度，所以城乡一体化这一总目标得分的高低是受四大维度指标得分影响的。很显然每个区域四个维度指标得分情况具有较大差异，四个因素对城乡一体化总体水平的影响程度也是因地区而异。故将城乡一体化综合得分F作为因变量，将城乡经济一体化得分F1、城乡人口一体化得分F2、城乡社会生活一体化得分F3、城乡资源环境一体化得分F4作为自变量，建立回归方程，考察自变量系数。

为了消除变量的异方差性，对变量进行对数变换。又由于得分有正有负，负数无法进行对数变化，所以对数据进行加一正值处理，再将处理后的数据进行对数变换。运用EVIEWS构建回归方程：lnF=c+β1*lnF1+β2*lnF2+β3*lnF3+β4*lnF4(公式1)，分别代入四大区域处理后的得分数据。

表5依次为东部、中部、西部以及东三省地区的回归分析结果。

表5 东部地区回归分析结果

说明：R2为0.999948；F统计量为24100.56；DW值为1.956900。

东部地区，考察四个自变量对应的P值，说明城乡经济、人口、社会生活以及资源环境对东部城乡一体化水平的影响都是显著的。从具体系数来看，城乡经济一体化水平每提高1%，城乡一体化水平提高0.59%；城乡人口一体化水平每提高1%，城乡一体化水平提高0.18%；城乡社会生活一体化水平每提高1%，城乡一体化水平提高0.34%；城乡资源环境一体化水平每提高1%，城乡一体化水平提高0.22%。

表6 中部地区回归分析结果

说明：R2为0.999809；F统计量为6528.883；DW值为1.731241。

中部地区，如表6所示，从P值来看，除城乡人口一体化水平外，其他三大维度因素对城乡一体化水平的影响都是显著的，相比较而言，经济影响最为显著。城乡经济一体化水平每提高1%，城乡一体化水平提高0.86%。

表7 西部地区回归分析结果

说明：R2为0.995543；F统计量为279.1784；DW值为2.041890。

西部地区，如表7所示，城乡经济一体化和城乡人口一体化对城乡一体化水平的影响都不显著，而城乡社会生活一体化和城乡资源环境一体化影响显著，尤其是社会生活方面，城乡社会生活一体化水平每提高1%，城乡一体化水平就会提高0.7%。

表8 东北三省地区回归分析结果

说明：R2为0.999008；F统计量为1259.081；DW值为1.789641。

东三省地区，除城乡人口一体化影响不显著外，其余三个都是显著的影响因素。其中，城乡经济一体化水平每提高1%，城乡一体化水平会提高0.7%；城乡社会生活一体化水平每提高1%，城乡一体化水平提高0.29%；城乡资源环境一体化水平每提高1%，城乡一体化水平提高0.33%。

综合来看，四大区域的城乡人口一体化水平对其各自的城乡一体化综合水平的影响都是较小的，城乡经济、社会生活以及资源环境一体化这三大维度的影响更为显著。其中，四大因素对东部城乡一体化水平的影响较为均衡，共同促进其发展。东部地区在我国一直是带头领先的区域，因为早期发展基础雄厚，又有较好的区位优势，所以在兼顾各维度的同步发展方面做得较好，考虑到了均衡发展。城乡经济一体化对中部和东三省地区影响很大，这是因为这两个区域有一定经济基础，比如都是我国粮食的主要产地，但是近些年却经济增长势头较弱，区位不如东部区域，资源又不如西部地区，虽然国家提出了振兴东北老工业基地战略和中部崛起战略，但是产能过剩、生产要素活力不够等问题仍困扰着它们的发展，尤其是经济发展。西部地区主要是受城乡社会生活一体化水平影响更为明显。与其他三大区域相比，西部地区城乡发展进程较迟，又有较多少数民族聚集区，地形也不利，其农村发展尤其落后，社会生活水平较低，制约着西部城乡一体化水平的提高。再看城乡资源环境一体化方面，因为东三省是老工业基地，主要依靠重工业发展，对煤炭资源以及电力消耗巨大，数据显示城乡资源环境一体化水平对其影响是最大的。目前看来，东三省经济水平和可持续发展思想还是较为滞后，其对环境污染治理投入也不够，这将是其今后发展的一个重点。

通过回归的方法考察四大维度对各区域的城乡一体化综合水平的影响程度，可以较为清楚地看出东中西及东三省四大区域城乡一体化发展的促进与制约因素，这样才有利于国家因地制宜地制定政策，采取最有效的措施以发挥优势、弥补短板，来提升城乡一体化综合水平。

四、经济发展水平的测度

本文根据研究目的，参考了多名学者的研究成果[7,19-20]，从经济总量、结构、动力、效益四个方面，选取了7个具体指标，建立了经济发展指标体系，如表9所示。

其中，人均地区生产总值指标，没有选取总量指标，而是选用人均，体现了以人为本的宗旨。地区生产总值指数指标，反映经济增长速度，考虑了经济的动态变化。第三产业增加值占地区生产总值比重指标，反映了产业结构的优化升级，第三产业的发展关系到一个地区未来经济增长的竞争力。居民消费占GDP比重这一指标，反映了经济增长需求结构，满足有效消费是地区经济发展的长足内生动力。财政收入占GDP比重以及全社会劳动生产率这两个指标反映了经济发展综合效益。城镇化率这一指标衡量了城乡二元结构的改善状况，同时它也是经济发展的新动力[21]。

表9 经济发展水平测度指标体系

经济发展状况指标的数据来源与处理方法，同城乡一体化水平的测度相同。对于经济发展指标，仍然选用全局主成分分析法，每年都有一张含31个样本(省)和8个变量(经济发展指标)的数据表，将每年的数据表按时间顺序排列，得到经济发展的全局数据表。处理方法与城乡一体化数据表的类似，不过一步全局主成分即可。先将数据标准化，且通过了KMO检验，故进行主成分分析，得到三个主成分F1、F2、F3，用成分矩阵与特征根求得各主成分系数，再带入标准化的数据求得各主成分得分最后用各主成分贡献率作为权重计算经济发展的综合得分F。如表10所示。

(1)纵向来看，随着时间推移，每个省份的经济发展综合得分都在增大，说明各省经济发展状况越来越好。在2005年，只有北京、上海、天津三个省份的经济发展综合得分为正，到了2014年，只有河南、广西两省得分为负。但就各省自身而言，综合得分基本都增长了1分左右，实现了较大经济发展。

(2)横向来看，先对31个省进行四大区域划分的比较，如表10，可以清楚看到东部区域的经济发展水平远高于其他三大区域，东三省居中，西部、中部次之。而且四大区域的差距有略微加大。省际之间，各省的经济发展状况各异，有较大差距。北京、上海、天津、广东、浙江、江苏始终排名靠前，东三省中的黑龙江、辽宁两省排名也较靠前。中下游排名，主要是中部和西部区域的部分省份。查看原始数据，可以看出这些省份的第三产业增加值占GDP比重、全社会劳动生产率以及城镇化率都较低，这说明这些省份的经济发展综合效益落后，产业和人口的转型都还未能良好实现。东部地区中的河北省较为特殊，它的排名一直靠后，而根据原始数据，其人均GDP还是较高的，但是其他几个指标得分都很低，主要是因为河北省承接了华北地区相当大比重的第二产业，尤其是重工业。这类产业往往附加值较低，有产能过剩的问题，供给侧结构不合理；其次，在需求方面，其投资占比较大，挤占了消费需求，这使得需求侧结构扭曲，这些都严重影响了经济增长的质量。河北省的这些特征，在不同省份的经济发展中都或多或少地出现，应当引起重视，正确处理好新型工业化和城镇化的关系。

表10 2005、2014年度全国31个省、直辖市经济发展状况排名

五、城乡一体化水平与经济发展之间的时空关系

(一)数据处理

参考已有动态关系研究方法[8,22-23]，本文运用向量自回归模型(VAR)来分析我国经济发展与城乡一体化的关系。具体使用Eviews8.0软件，对2005-2014年全国整体的城乡一体化水平综合得分和经济发展综合得分这两个时间序列数据进行处理分析。因为主成分分析方法得出的综合得分存在负值，为了之后软件操作需要，故遵循3sigma原则，将得分统一处理成正值。以URI表示全国整体的城乡一体化综合得分，EG表示全国整体的经济发展综合得分。由于数据的自然对数变换不会改变变量间的协整关系，还可以使变量趋势线性化，避免异方差性，故对各个变量取自然对数形式，得到时间序列LNURI、LNEG。

平稳性检验。本文采用ADF单位根检验法对相关变量进行平稳性检验。下表可见，两个变量的对数序列在5%的显著水平上拒绝原假设，接受不存在单位根，即两个变量都具平稳性。

表11数据平稳性检验结果

协整检验。数据通过平稳性检验后，在建立VAR模型前，本文对相关变量进行协整检验，以确定两个变量间是否存在长期协整关系，即一种长期稳定的关系。本文只涉及城乡一体化水平和经济发展状况这两个变量，故选用E-G两步法来进行协整检验，如表12。

DW值说明不存在自相关现象，现对残差et序列进行平稳性检验，仍然使用ADF法，检验结果如表13。可见在5%的显著水平上残差e是平稳的。因此中国整体的经济发展状况与城乡一体化水平之间具有长期协整关系。

表12对LNEG和LNURI进行OLS回归检验的结果

说明： LNEGt=-0.447+1.361LNURIt+et(-3.354) (12.069)R^2=0.948 AR^2=0.941 F=145.652DW=1.65 SE=0.303

表13ADF法对残差序列平稳性检验的结果

Granger因果关系检验。协整检验只能说明变量间存在长期均衡关系，但是不能说明变量间存在因果关系。这里的Granger因果关系，并不是通常意义上的因果，其基本原理是，若变量X过去和现在的信息有助于变量Y的预测，则称X是Y的Granger原因，否则成为非Granger原因。运用Eviews软件进行操作，检验的功效往往取决于最优滞后期的决定。根据AIC和SC准则，确定滞后期时间长度为1，得到检验结果如表14。显然，在5%的显著水平上，两个原假设都拒绝，接受URI是EG的Granger原因，EG也是URI的Granger原因。

表14数据Granger检验结果

(二)模型的建立、脉冲响应分析与方差分解分析

在建立了VAR模型的基础上，对VAR模型的稳定性进行检验。如图1，VAR的单位根全部落在了单位圆内，说明VAR模型稳定。

为了研究中国经济发展状况和城乡一体化水平之间的动态关系，本文进行了脉冲响应分析，以观察其中一个变量的扰动项上加上一个单位标准差大小的新息冲击对内生变量的当前值和未来值的影响。在一张脉冲响应函数曲线图中，横轴代表滞后阶数，纵轴代表对新息冲击的响应程度。实线部分表示脉冲响应函数计算值，虚线部分表示正负两倍标准差偏离带。图2表示中国城乡一体化水平对于经济发展状况一单位新息冲击的脉冲响应函数曲线。URI在当期就出现了一个正的反应，随后呈现下降状态，2期-3期又有小幅回升，随后一直缓慢下降，在5期之后反应值就趋近于零。说明经济发展状况对于城乡一体化一开始具有一定影响，但是其影响期数是有限的。这与事实较为相符。经济发展会迅速拉动农村经济增长，提高农民的生活水平，也会带动农村建设，包括基础设施的建设、公共服务的提供。但是这种影响是短暂且有限的，因为城市经济的发展往往更为迅速持久，后期城乡经济差距的拉大，对城乡一体化水平的提高并无正向影响。

图1 VAR模型稳定性检验结果示意图

图2 脉冲影响分析结果示意图

图3表示中国城乡一体化水平对于自身一单位冲击的脉冲响应函数曲线。URI在当期有一正的响应，但是迅速下降，随着时间推移，趋向于零。

图3 城乡一体化水平对于自身一单位冲击的脉冲影响函数

图4 经济发展水平对于自身一单位冲击的脉冲影响函数

图4表示中国经济发展状况对于城乡一体化水平一单位新息冲击的脉冲响应函数曲线。

对于城乡一体化水平的冲击，经济发展水平在刚开始并没有反应，1-2期会有明显提升，随后出现下降，3期后就趋于稳定状态。说明城乡一体化水平在一定程度上对经济发展起到促进作用，但是这个促进作用持续时间并不长，长期来看并不明显。这与现实情况较为相符。城乡一体化水平的提高，不是简单地指城市和农村的经济发展，而是强调二者的协调性，二者差距越小，城乡一体化水平越高。我们从西藏的城乡一体化水平就可以得知，当城乡都很落后时，有可能会出现一种低水平的城乡一体化，这种低水平的城乡一体化的变动，对经济的发展影响是细微的。其次，城乡一体化水平不仅强调城乡经济一体化，更加强调各方面综合一体化。所以城乡一体化水平的提高有很大一部分是因为例如人口、生活质量、资源优化、环境改善等因素，这些因素对经济发展的影响并不会立竿见影。而在长期，城乡一体化水平对于经济发展的作用并不明显。城乡一体化水平的提高，侧重于城乡居民差距的缩小，更关心人民幸福感的提升。现在提倡经济包容性增长，建立以人为本的和谐社会。要提高城乡一体化水平，在一定程度上会牺牲经济的持续高速发展。经济发展需要更多其他的内生动力。

方差分解结果及分析。脉冲响应函数描述了VAR模型中某个内生变量一个单位的冲击给自身及其他变量所带来的影响，是一种绝对效果的描述。利用方差分解可分析影响内生变量的结构冲击的贡献度，是一种相对描述，是判断每个随机扰动相对重要性的方法。方差分解图的横轴表示滞后期间数(年)，纵轴表示贡献率(%)。

图5 经济发展状况方差分解图

图6 经济发展状况方差分解数据图

图5和图6是中国经济发展状况的方差分解图与方差分解数据图。在经济发展水平EG的波动中，不考虑EG自身的贡献率，城乡一体化水平URI在1-2期的贡献率迅速上升，达到了约22%。2期之后，URI对EG方差的贡献率一直保持稳定，约为24%。这与脉冲响应的结果是一致的。

图7 城乡一体化水平方差分解图

图8 城乡一体化水平方差分解数据图

图7和图8是中国城乡一体化水平的方差分解图与方差分解数据图。在城乡一体化水平URI的波动中，不考虑URI自身的贡献率，经济发展状况EG在1期就有43%的贡献率，该贡献是非常明显地。1-3期有轻微波动，3期后，EG对URI方差的贡献率一直保持在22%左右。这与脉冲响应的结果是一致的。

(三)结论

协整检验和Granger因果关系检验的结果显示，我国城乡一体化水平与经济发展之间存在长期均衡关系，且互为因果关系，即城乡一体化水平在一定程度上影响经济发展状况，反之亦然。通过VAR模型，得出：一方面，我国在经济社会发展的过程中，短期内可以依靠经济发展来提高城乡一体化水平，但是在中长期，经济发展对城乡一体化水平提高的作用很有限。这就说明，我们不能只依赖于经济的自动调节，而是要注意各方统筹，我国五位一体的总布局以及政府“看得见的手”的协调，在长期将有利于城乡一体化水平的提高。另一方面，城乡一体化程度的降低，对经济发展将会产生负面影响。相反，城乡一体化水平的提高，不仅有利于其自身缩小城乡差距，在中短期对经济发展也是有较为显著的积极作用，但是长期作用不显著。这就说明，经济发展是一个综合性的复杂的问题，要提高长期的经济发展水平，要综合考虑多方面的改善与协调。而且，追求包容性协调发展，在一定程度上会阻碍经济高速增长，这就需要中央及地方政府的观念改变。

六、对策建议

目前，我国处于“三期叠加”的特殊时期，新常态下的供给侧结构性改革任重道远。城乡统筹发展仍是我国经济社会协调发展的主要制约因素。基于本文实证分析结果，在此提出几点对于城乡一体化发展的对策与建议：

实施区域协调发展战略。加大力度支持革命老区、民族地区、边疆地区、贫困地区加快发展，强化举措推进西部大开发形成新格局，深化改革加快东北等老工业基地振兴，发挥优势推动中部地区崛起，创新引领率先实现东部地区优化发展，建立更加有效的区域协调发展新机制。以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，加快农业转移人口市民化。以疏解北京非首都功能为“牛鼻子”推动京津冀协同发展，高起点规划、高标准建设雄安新区。以共抓大保护、不搞大开发为导向推动长江经济带发展。支持资源型地区经济转型发展。加快边疆发展，确保边疆巩固、边境安全。坚持陆海统筹，加快建设海洋强国。

(1)政府引导、统筹规划。本文城乡一体化水平与经济发展的互动关系的实证研究结果表明，虽然两者之间存在长期均衡关系和因果关系，且在中短期相互促进，但是从长期来看，无法依靠经济发展来持续提高城乡一体化水平，也不能依靠城乡一体化水平的提高来维持经济的持续发展。这就证明，城乡一体化与经济发展都是复杂问题，受多种因素综合作用。如果单纯依靠市场经济体制、城乡自由发展，无法维持长期的发展。结合中国的国情，政府主导的统筹规划是十分重要的。至少从当前来看。仍然需要依靠政府政策的制定与实施，来弥补当前城乡差距大、资源配置不合理、经济社会结构失调等问题。

(2)加大对农村的政策倾斜与资金支持，促进资源合理配置。目前我国农业仍存在产销不对路、务农效益低、农民人均纯收入低等问题。乡镇企业经历发展热潮后，后劲不足，限制了其反哺农村经济作用的发挥。而对于农村的有效供给也是不足的，限制了农村的消费增长。市场经济中，资源要素的流动是自由的，但是我国城乡差距大的国情决定，仅仅依靠市场的力量是不够的。需要政府给予大力度的资金支持和倾斜性政策来消除资源要素流动壁垒。首先，针对农村生态环境透支、生产成本高的现状，应推进农村农业经济结构的调整走现代化农业道路，实现农业集约化、规模化、专业化、市场化、优质化生产。其次，农村基础设施建设落后，可以将城市过剩产能引入农村，充分发挥“一带一路”对沿路农村的带动作用，加大对农村的投资，提高农村基建水平。农村基建水平的提高，将有利于承接城市的产业链，使城市经济的扩散效应得到发挥。再次，我国公共物品的供给长期偏向城市，农村地区拥有的医疗卫生、社会保障、文教娱乐资源十分匮乏。这些资源的匮乏又进一步加剧了城乡差距。实现公共服务的均等化必须要依靠政府主导。与此同时，要让农村的有效需求得到满足，使农村成为一个新的经济增长点。

(3)加强西部地区中心城市的建设。党的十九大报告中关于区域协调发展战略的规划当中，强调“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局，加快农业转移人口市民化”。我国近年一直在推进新型城镇化建设，但是从指标体系数据中可以看出，西部地区的城镇化率较低，增长缓慢，发展较好的城市少且集中，难以发挥中心城市的辐射作用。而因为自身人口少和国家的政策倾斜，其人均GDP增长较为迅速。这种不协调在长期将会成为西部发展的阻碍。2014年西藏、新疆的城乡一体化水平提高，但这是一种低水平的城乡统筹。又比如川渝地区，只有成都、重庆发展较好，其他地区十分落后。对于西部落后地区，人口的城镇化并不是当务之急。因为西部地区特殊的地理区位，可以加强西部地区中心城市的建设，多建设中心城市，做强中心城市，在一定范围内，充分发挥辐射带动作用，而不是虹吸作用。次级城市做好配角经济，小城镇承接城市产业，农村实现就近就地城镇化，由此提高西部地区整体的城乡一体化水平，实现区域内部的协调。

(4)加强小城镇建设，发展县域经济。城镇是联系城市与农村的纽带，是兼顾城市化与城乡一体化、兼顾效率与公平的重要切入点，既可以承接都市经济，又可以辐射带动新农村建设，应当得到政策上的重点倾斜[24]。十年来，国家注重县域经济的发展，县域是中国农业发展的主战场，县域工业也已成为中国工业的重要载体[25]。当前建设特色小镇就是在为县域经济增加了动能。一方面，产业建镇，要加强对小城镇的产业引领，根据区域要素禀赋和比较优势，选择适合本地区的主导特色产业，防止千镇一面。另一方面，要补齐小城镇的基础设施、公共服务、生态环境短板。既可以增强其投资和劳动力吸引力，又提高了居民的获得感与幸福感。只有提高小城镇的质量，才能发挥其城乡桥梁的作用。县域经济的发展，将成为国家经济发展的中流砥柱。而且，小城镇的发展，可以有效解决剩余劳动力问题。农民向小城镇转移的经济成本较低，社会接纳度也高，农民进入城镇是一个可行的市民化办法。

(5)因地制宜，分类推进城乡一体化。城乡一体化不是各地区同质发展，而应该是因地制宜、分类施策[26]。根据本文的实证分析，可以看到我国东部、中部、西部、东三省四大地区之间以及地区省际之间都存在较大的城乡一体化水平差异。这些差异是多重因素的，各区域地理区位、基础条件、资源禀赋各不相同。对于东部地区中城乡一体化水平较高的地区，应当更加注意产业结构的优化升级，由要素驱动、投资驱动转为创新驱动，加强环境保护与污染治理。对于中部、东三省地区，应当发展现代化农业，农业市场化，以提高农民收入。同时要化解过剩产能、淘汰落后产能、改造传统产能，实现改革，以提高经济发展水平，改善人民生活。对于西部贫困落后地区，应当充分发挥资源优势，发展绿色农业、乡村旅游业，并将中心放在提高人民生活质量上来，着力实现基础设施、公共服务的普及，缩小西部省际差异。

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AStudyontheRelationshipbetweenUrban-RuralIntegrationandEconomicDevelopment

LV Dan，WANG Wen-yu

(SchoolofPublicAdministration,DongbeiUniversityofFinanceandEconomics,Dalian116025,China)

Abstract：Based on the measurement of urban-rural integration, this paper applies generalized principal component analysis (GPCA) method to study the factors affecting the urban-rural integration in the four major regions of China (eastern, central, western, and northwestern China). The relationship is also analyzed between urban-rural integration and economic development through VAR model. The results demonstrate that 1) the level of urban-rural integration varies among different regions of China; 2) factors including economic development, population, social activities, and natural resources and environment exert different impacts on the urban-rural integration of each studied region; 3) the development of Chinese economy and urban-rural integration are interdependent and intertwined with each other in a long term.

Key words：urban-rural integration; economic development; spatial and temporal difference; measurement of coordination level

中图分类号：F323.22

A

1005-0566(2018)05-0179-14

收稿日期：2017-09-10

2018-04-04

基金项目：国家自然科学基金项目“新型城镇化的空间效应与区域政策工具组合创新”(41571121)；国家自然科学基金项目“中央企业可持续发展创新的测度、模式与控制优化研究”(71472029)

作者简介：吕 丹(1978-)女，辽宁沈阳人，经济学博士，东北财经大学副教授，研究方向：生态治理创新、区域经济、环境政策等相关领域研究 。

(本文责编：海洋)