陜西省城鎮化與工業化關系測度與分析

王寧 趙凱

摘要：城鎮化與工業化緊密聯系、互相促進。利用修正后的錢納里標準和誤差修正模型對陜西省的城鎮化與工業化的發展關系進行了定量分析。結果表明，陜西省的城鎮化水平滯后于工業化水平。其原因一是工業化對城鎮化的帶動作用偏小，回歸系數只有０．３９９ ９４１；二是存在一個反向的調整機制阻礙了工業化水平提高對城鎮化的帶動，并且該調整力度高達０．５８７ ９８５。

關鍵詞：城鎮化；工業化；錢納里標準；陜西省

中圖分類號：Ｆ２９９．２７；Ｆ４２７文獻標識碼：Ａ文章編號：0439－８114（２０12）15－3394-04

Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏn ｔｈｅ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｂｅｔｗｅｅｎ Uｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｈａａｎｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ

ＷＡＮＧ Ｎｉｎｇ１，ＺＨＡＯ Ｋａｉ２

（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ａ＆Ｆ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｙａｎｇｌｉｎｇ ７１２１００， Ｓｈａａｎｘｉ ，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓｅｓ ｏｆ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｒｅ ｒｅｌａｔｅｓ ｃｌｏｓｅｌｙ ａｎｄ ｐｒｏｍｏｔｅ ｍｕｔｕａｌｌｙ． The ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｈａａｎｘｉ ｐｒｏｖｉｎｃｅ was quantitatively analyzed ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｃｈｅｎｅｒｙｓ ｍｏｄｅｌ ｔｏｇｅｔｈｅｒ ｗｉｔｈ ｎｏｒｍａｌ ａｎｄ ｅｒｒｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗed ｔｈａｔ ｔｈｅ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ｉｎ Ｓｈａａｎｘｉ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｌａｇged ｂｅｈｉｎｄ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ． Ｔｈｅｒｅ were ｔｗｏ ｒｅａｓｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｉｓ． Ｔｈａｔ ｉｓ， ｏｎ ｔｈｅ ｏｎｅ ｈａｎｄ， ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ could ｎｏｔ ｓｔｉｍｕｌａｔｅ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ｇｒｅａｔｌｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ was ｏｎｌｙ ０．３９９ ９４１， ｏｎ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｈａｎｄ， ｔｈｅｒｅ was ａ ｒｅｖｅｒｓｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｔｈａｔ ｈｉｎｄｅｒed ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ was ｕｐ ｔｏ ０．５８７ ９８５．

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ； ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎ； Ｃｈｅｎｅｒｙｓ ｍｏｄｅｌ； Ｓｈａaｎｘｉ ｐｒｏｖｉｎｃｅ

在區域經濟發展的歷史進程中，區域工業化是推動區域城鎮化的主要動力，同時，區域城鎮化的發展對區域工業化也有較強的促進作用。當由傳統農業社會轉向工業社會時，越來越多的農村富余勞動力離開農村，由農業轉向工業、服務業等非農產業，導致原先分散居住在廣大農村的人口向不同規模的城鎮集聚，城鎮居住人口占總人口的比重不斷上升，工業化進程誘導城鎮化進程；城鎮規模的擴大、基礎設施的逐步完善，為工業發展提供了良好的外部環境，吸引高素質人才、資金、科技創新等有利于工業進一步發展的要素向城市集聚，城鎮化反過來又促進工業化進程，推動工業不斷向高層次發展［１，２］。

關于城鎮化與工業化關系的研究成果主要有以下幾個方面：一是研究工業化與城鎮化關系的作用機制，并構建二者之間的理論模型。如姜愛林［３］關于城鎮化與工業化互動關系研究。二是工業化與城鎮化關系的階段性研究，美國著名經濟學家錢納里的研究就是其中之一。三是經濟發展、工業化水平與城鎮化水平之間的關系研究。這方面的研究較多，主要有城鎮化與工業化之間的相關性研究、偏離度研究和關系測度等。對于二者之間的關系測度主要有錢納里標準和ＩＵ、ＮＵ比值法。如張建新等［４］利用ＩＵ和ＮＵ比值法對我國城鎮化與工業化發展關系進行了測度，鄭長德等［５］利用錢納里標準對我國的城鎮化與工業化關系進行了實證研究。基于上述研究成果，本研究利用修正后的錢納里標準對陜西省城鎮化與工業化的發展關系進行定量分析，并利用誤差修正模型探討二者之間關系的深層原因，以期為陜西省社會經濟發展提供理論依據和政策建議。

１變量選擇和數據來源

１．１變量的選擇

要對陜西省城鎮化與工業化的關系進行分析，必須明確城鎮化和工業化的衡量指標。目前對城鎮化與工業化關系的判斷存在著很大差別，不同學者使用的城鎮化和工業化指標間存在差異是一個重要原因。對于城鎮化水平，一般采用人口城鎮化率，即城鎮人口占總人口的百分比，這是比較一致的。而工業化水平的衡量指標主要有兩類：一是產值結構指標，如工業產值占ＧＤＰ的比重、非農產業產值占ＧＤＰ的比重；二是就業結構指標，如工業就業比重、非農產業就業比重等。由于大多數國家的產值結構與就業結構的轉變具有內在聯系，工業比重與非農產業比重的變化趨勢也比較一致，因此在國外的著名論著中不同指標的使用沒有產生太大的矛盾。但是，在我國這幾個方面的差別卻很大，特別是產值結構的轉變和就業結構的轉變偏差大，總體上就業結構的轉變滯后于產值結構的轉變。因此，只用產值結構指標或只用就業結構指標衡量我國的工業化水平及其與城鎮化的關系，必然會得出非常不同的判斷。本研究綜合采用產值結構和就業結構指標來測度工業化水平。

１．２數據來源

數據來源于１９９１－１９９３年、１９９５－１９９８年、２０００－２０１０年《陜西統計年鑒》，１９９４、１９９９年《中國統計年鑒》。其中非農產業占ＧＤＰ比重通過第二、三產業占ＧＤＰ比重之和求得，非農產業就業比重通過第二、三產業就業比重之和求得，城鎮化水平通過非農人口占總人口比重求得。

２陜西省城鎮化與工業化關系研究

２．１修正的錢納里標準

錢納里標準值法是國際上對城市化與工業化關系進行量化測度的常用方法之一。錢納里在１９７５年出版的《發展的型式１９５０－１９７０》［6］一書中，研究發展的一致性特點，通過模型回歸提出了人均ＧＤＰ與城市化率、工業化水平之間的對應關系。該理論概括了城市化與工業化的關系，即正相關關系。根據錢納里發展模型，工業化與城市化發展歷程是一個由緊密到松弛的發展過程。發展之初的城市化是由工業化推動的。在工業化率和城市化率共同達到１３％左右的水平以后，城市化開始加速發展并明顯超過工業化。到工業化后期，制造業占ＧＤＰ的比重逐漸下降，工業化對城市化的貢獻作用也由此開始表現為逐漸減弱的趨勢。在工業化時期，工業化水平與經濟發展水平幾乎是同義語，二者之間是一致的，因而可以用反映經濟發展水平的基本指標人均ＧＤＰ作為衡量工業化水平的指標［７］。

錢納里標準值法簡單實用，數據來源方便，可操作性強。但卻有其適用條件，因此在應用到我國陜西省工業化與城鎮化關系研究時，需要做相應的修正。一是令N＝１ ３００（我國人口約為１３億）代入回歸方程進行重新計算；二是貨幣的轉換，將１９６４年美元換算為１９９９－２００９年美元值的平均值。修正結果見表１。

由圖１可以看出，１９９９－２００９年陜西省的城鎮化率經歷了先略高于錢納里標準，再基本符合錢納里標準，后低于錢納里標準的過程，并且二者之間的差距有加大的趨勢。也就是說陜西省城鎮化水平滯后于工業化水平，并且滯后程度可能會加大。

２．２城鎮化與工業化的相關性分析

本研究綜合采用產值結構和就業結構指標來測度工業化水平。產值結構指標主要有工業占ＧＤＰ比重、第三產業占ＧＤＰ比重和非農產業占ＧＤＰ比重；就業結構指標主要有第二產業就業比重、第三產業就業比重和非農產業就業比重。城鎮化水平采用非農業人口比重來表示（以下城鎮化率均指非農業人口比重）。首先對城鎮化率與工業化水平相關指標進行相關性分析，得到結果如表２所示。通過對相關系數的比較可以看出，非農產業就業比重與城鎮化率的相關性最高。在產值指標中非農產業占ＧＤＰ比重與城鎮化率相關性最高；在就業結構指標中非農產業就業比重與城鎮化率相關性最高，因此采用這兩個指標來測度工業化水平。

從圖２可以看出，１９９０－２００９年期間陜西省非農產業占ＧＤＰ比重＞非農產業就業比重＞城鎮化率，非農產業占ＧＤＰ比重曲線遠遠高于其他兩個，這說明非農產值的增加沒有充分地帶動就業結構的調整，就業結構調整的滯后可能是導致城鎮化率偏低的主要原因。

２．３城鎮化與工業化的基本回歸模型

基于上述分析，本研究確定非農產業占ＧＤＰ比重和非農產業就業比重為回歸的自變量，城鎮化率為因變量。由于采用時間序列數據，所以在回歸之前需要對數據的平穩性進行檢驗［８］。

２．３．１數據的平穩性檢驗本研究采用Ｐｈｉｌｌｉｐｓ－Ｐｅｒｒｏｎ單位根檢驗，即ＰＰ檢驗。在Ｅｖｉｅｗｓ ６．０中對非農產業占ＧＤＰ比重、非農產業就業比重和城鎮化率取對數分別用ｆｅｉｎｃ、ｆｅｉｎｊ和ｕｒｂａｎ表示，對三者進行ＰＰ檢驗，得到均為非平穩的時間序列，并且三者均為一階單整，即所有變量序列均為Ⅰ（１），結果見表３。因此可以進行協整性檢驗。

２．３．２協整檢驗協整檢驗主要有兩種方法，分別是Ｅ－Ｇ兩步法和Ｊｏｈａｎｓｅｎ協整檢驗，Ｅ－Ｇ兩步法主要用于兩個變量之間的檢驗，Ｊｏｈａｎｓｅｎ協整檢驗主要用于多變量之間的協整檢驗。所以本研究采用Ｊｏｈａｎｓｅｎ協整檢驗［９］。檢驗結果如表４。

從表４可以看出，Ｊｏｈａｎｓｅｎ協整檢驗不管是選擇跡檢驗還是最大特征根檢驗，各變量之間都存在３個協整關系，即存在協整關系。因此，城鎮化水平和工業化水平之間存在長期均衡關系，而短期的偏離不會影響二者之間的長期關系。

２．３．３誤差修正模型協整檢驗考察了變量間的長期均衡關系，但在短期可能會出現偏離均衡位置的情況［１０］。所以應用誤差修正模型將城鎮化水平和工業化水平之間的長期和短期關系聯系起來。誤差修正模型反映了因變量的短期波動是如何被決定的，一方面它受到自變量波動的影響，另一方面取決于誤差修正項。建立ｕｒｂａｎ和ｆｅｉｎｃ、ｆｅｉｎｊ之間的誤差修正模型，

Δｕｒｂａｎｔ＝β０＋β１Δｆｅｉｎｃｔ＋β２Δｆｅｉｎｊｔ＋αｅｃｍｔ－１＋εｔ

其回歸結果如下：

Δｕｒｂａｎｔ＝０．００９ ０７４＋０．２６３ ９０６Δｆｅｉｎｃｔ＋

０．５０２ ７４３Δｆｅｉｎｊｔ－０．６７０ ０２８ｅｃｍｔ－１

ｔ＝（１．０１１ ５１２） （０．８８８ ５３４） （２．０４９ ６５０） （－２．５１２ ５７１）

Ｐ＝（０．３２７ ８）（０．３８８ ３） （０．０５８ ３）（０．０２３ ９）

Ａｄｊｕｓｔｅｄ－Ｒ２＝０．１８６ ６４１Ｄ－Ｗ＝１．７３３ ０６４

Ｆ＝２．３７６ ８１５Ｐ（Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）＝０．１１０ ８０９

從回歸結果可以看出，在１０％的檢驗水平下，回歸方程的Ｆ檢驗未通過，說明自變量對因變量的聯合線性影響不顯著，即工業化水平對城鎮化水平的影響不顯著。從各自變量的ｔ檢驗結果可以看出，變量ｆｅｉｎｃ的ｔ檢驗未通過，由此可以判斷ｆｅｉｎｃ對ｕｒｂａｎ的線性影響不顯著，這也可能是導致Ｆ檢驗未通過的主要原因。因此可以考慮剔除變量ｆｅｉｎｃ，建立ｕｒｂａｎ與ｆｅｉｎｊ的誤差修正模型：

Δｕｒｂａｎｔ＝β０＋β２Δｆｅｉｎｊｔ＋αｅｃｍｔ－１＋εｔ

回歸結果如下：

Δｕｒｂａｎｔ＝０．０１４ ５５０＋０．３９９ ９４１Δｆｅｉｎｊｔ－

０．５８７ ９８５ｅｃｍｔ－１

ｔ＝（２．２４６ ８６１）（１．８６１ ４６２）（－２．３６５ ９１６）

Ｐ＝（０．０３９ １） （０．０８１ ２）（０．０３０ ９）

Ａｄｊｕｓｔｅｄ－Ｒ２＝０．１９７ ３４２ Ｄ－Ｗ＝１．７６９ ９９５

Ｆ＝３．２１２ ７４５ Ｐ（Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）＝０．０６７ １４７

從回歸結果可以看出，在１０％的檢驗水平下，回歸方程通過Ｆ檢驗，說明自變量對因變量的聯合線性影響顯著，即工業化水平對城鎮化水平的影響顯著。從各自變量的ｔ檢驗結果可以看出，各變量均通過ｔ檢驗，所以ｆｅｉｎｊ和ｅｃｍ對ｕｒｂａｎ的線性影響顯著。陜西省城鎮化水平的短期波動可以分為兩項：一部分是非農產業就業比重的短期波動對其的影響，影響系數是０．３９９ ９４１，即非農產業就業比重每增加１％，城鎮化水平會增加０．３９９ ９４１％；另一部分是偏離長期均衡的影響，誤差修正項ｅｃｍｔ的系數大小反映了對偏離長期均衡的調整力度。誤差修正項系數為－０．５８７ ９８５，符合反向修正機制，且誤差修正項的回歸系數的ｔ統計量較為顯著，說明當出現偏離長期均衡方程的情況時，誤差修正項將以

０．５８７ ９８５的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態。即當ｔ－１期的城鎮化率出現向上偏離長期均衡時，調整系數會以０．５８７ ９８５的力度減少ｔ期的非農產業就業比重增量，從而調整ｔ期的城鎮化率向長期均衡靠近。反之，當ｔ－１期的城鎮化率出現向下偏離長期均衡時，調整系數會以０．５８７ ９８５的力度增加ｔ期的非農產業就業比重增量，從而調整ｔ期的城鎮化率向長期均衡靠近。

通過以上分析可以看出，陜西省城鎮化水平滯后于工業化水平可能有以下兩方面的原因：一是非農產業就業結構的調整未能充分轉化為城鎮化水平的提高。這由以上分析中變量ｆｅｉｎｊ的回歸系數０．３９９ ９４１＜１可以看出。二是誤差修正項以0.587 985的調整力度在短期內削弱工業化水平對城鎮化水平的超強帶動作用。

３結論與建議

在研究錢納里標準的基礎上，提出了適合中國現狀的修正的錢納里標準，并應用于陜西省的城鎮化與工業化關系研究。在研究相關文獻的基礎上，利用誤差修正模型分析了工業化與城鎮化水平的關系及其相互影響，得到結論為陜西省的城鎮化水平滯后于工業化水平。其原因主要有兩個方面：一是工業化水平對城鎮化水平的帶動作用偏小，回歸系數只有０．３９９ ９４１；二是存在一個反向的調整機制阻礙工業化水平過快帶動城鎮化水平的提高，并且該調整力度高達０．５８７ ９８５。這兩個方面的因素導致陜西省的城鎮化水平提升緩慢。因此，陜西省應創建積極有效的制度措施保障就業結構的轉變更為有效地轉化為城鎮化水平的提高，從而使城鎮化與工業化協調發展。

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