农业增长与城市化进程关系综述

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自改革开放以来，我国经济取得了飞速的发展，GDP以年均约9%的速度增长。城市化进程也取得的了突飞猛进的发展，从1978年至今，我国的城市化水平接近翻了两番。但是随着经济的进一步发展，城乡之间的二元结构的弊端也逐步彰显出来。如何协调城市和农业的发展，尽可能地消除城市与农村之间的这种矛盾，就成为我们目前不可回避也必须解决的问题。鉴于此，本文将从实证研究的角度，采用向量自回归（VAR）模型对我国农业增长与城市化进程之间的作用机制和过程进行具体的分析，以期对解决城乡二元结构问题有所助益。

一、模型的设定

借用柯布-道格拉斯生产函数（C-D生产函数），并在相关假设前提下得到农业增长的城市化模型：Y=（fK，L）=AKαLβ

（1）其中，（fK，L）代表生产函数，K和L分别代表资本和劳动投入，α和β分别代表资本和劳动的产出弹性，A为常数，代表生产的效率系数。从一般经济增长模型研究的成果来看，资本、劳动力和技术是农业增长的必要条件。如果把经济总量作为被解释变量，资本、技术和劳动力就不能同时作为解释变量，否则会出现多重共线性。为了定量研究城市化水平与农业增长之间的关系，我们采用农业增长的城市化模型，用第一产业人均产出代替生产函数中的f，把技术和资本存量一起看作外生变量，即方程中的AKα。劳动力存量用城市化水平代替（因为一国或地区的城市化水平通常是用这个国家或地区的非农人口占整个国家或地区总人口的比重来表示的）。我们可以得到农业增长的城市化模型的生产函数为：Y=f（K，L）=BLβ

（2）两边取对数得：InY=lnB+βlnL

（3）可以简写成：y=α+βx（4）在模型

（4）中，把技术和资本存量设定为外生常量，其主要目的是为了剥离二者对城市化水平的内生影响，借助农业增长的城市化模型的生产函数确定城市化水平与农业增长之间的数量关系。

二、数据的选择及变量说明

对于衡量城市化的指标，理论界有着许多不同的观点，分析的角度不同所选取的指标也不尽相同，有采用单一指标的，也有采用综合指标法的。考虑到数据的可获得性，以及“城市人口占总人口比重”这一指标也得到了广泛的认同，且有权威数据来源，本文的城市化水平即以城市人口占总人口的比重来反映，数据来自《中国统计年鉴2011》光盘版和中国资源环境人口数据库。反映农业增长的指标同样很多，有的学者以“第一产业生产总值，农林畜牧渔总产值，农村人口人均收入”等指标来衡量。为避免变量之间产生多重共线性，本文采用“第一产业人均产出（第一产业人均产出=第一产业生产总值/第一产业从业人员）”这一指标来反映，因为该指标不仅剔除了人口规模的影响，并且包含内容也较为全面，用来衡量农业增长较为合理，数据同样来自于《中国统计年鉴2011》光盘版和中国资源环境人口数据库。为尽量减少由经济系统的需求或供给冲击或者制度转变带来的结构变化而引发的模型稳定性问题，本文只对1978-2007年之间中国城市化水平与农业增长的关系进行实证分析。根据《中国统计年鉴2011》光盘版和中国资源环境人口数据库，得到1978-2007年中国“城市人口占总人口的比重（记为UR）”和“第一产业人均产出（记为AP）”的具体数据。为剔除物价水平变动的影响，将第一产业人均产出全部转换为1978年不变价的第一产业人均产出。同时，在这些指标参与计量分析时，采用它们的对数形式来考察，记为LnAP和LnUR，因为对指标进行对数处理可以消除可能存在的异方差。

三、实证分析过程

1、单位根检验

采用eviews6.0软件，对LnAPt，LnURt的单位根进行ADF检验，采用AIC准则确定最佳滞后阶数，分别选取显著性水平为1%，5%和10%进行单位根检验，具体结果如表1所示。通过表1我们可以看到，ADF检验的结果表明，非平稳序列LnAPt，LnURt在经过二阶差分后平稳，所以LnAPt∶I（2），LnURt∶（I2）。

2、脉冲响应函数

基于VAR和渐近解析法模拟的脉冲响应函数曲线如图1所示。在模型中，响应函数的追踪期数用横轴代表，本文将响应函数的追踪期数设定为十年，因变量对解释变量的响应程度用纵轴代表。图1中响应函数的计算值用实线表示，响应函数值加或减两倍标准差的置信带用虚线表示，同时，△2LAP用DLAP表示，△2LUP用DLUR表示，具体分析如下。首先，我们考察农业增长对城市化发展的响应情况和响应路径。根据图1（b）可知，在前五期中，第一产业人均产出对城镇化水平新息的一个标准差扰动的响应，处于一个调整的阶段，呈大幅波动，而且在某个期间内，第一产业人均产出随着城市化的发展有先下降再上升的趋势，且在前五年中，最大的负响应（第2期）和最大的正响应（第3期）表现得非常突出。同时，从图1中也可看到，从第2.5期开始，城市化的发展开始形成对第一产业人均产出增加有稳定收敛迹象的持续正向响应。也就是说，第一产业人均产出增长与我国城市化发展之间有紧密的联系。在期初，第一产业人均产出的增长对城市化发展的响应有部分负响应，从长远来看，城市化发展对第一产业人均产出增长的正向拉动影响更大。从经济学角度来进行解释，就是说，在一定时期内，我国城市化发展仍存在较强的短期行为，城市化水平虽然得到了一定程度的提高，但仍滞后于工业化发展水平，其发展方式仍沿袭粗放型模式，以致于第一产业人均产出增长速度相对来说比较缓慢。但从长远来看，城市化发展将会对第一产业人均产出产生持续的正向拉动作用。图1中也体现出城市化发展对第一产业人均产出增长的响应路径与响应情况。在约前4.5期中，其相应是一个标准差扰动的响应，存在一个微调的阶段，且有较大幅度的波动，紧着，第一产业人均产出增长对城市化水平提高有一个持续的正向响应，这种响应在第3.5期到第4.5期之间最为明显，在第4期程度最大。期初，第一产业人均产出增长对城市化进程有一个负的响应，这种情况一直持续到第3.5期。期后，响应程度开始减弱，且有越来越稳定的趋势，但对城市化水平的提高产生正向响应，延续的时间也相当长。这说明了城市化发展与第一产业人均产出增长之间存在着紧密的联系，第一产业人均产出的增长对城市化有持续的促进作用。图1（a）表现出第一产业人均产出对自身的一个标准差新息有较强的正向响应，在前5期处于波动状态，不过状态延续的时间不长，在第4.5期几乎恢复原状，之后便表现出趋于稳定的正向响应。也就是说，目前的第一产业人均产出水平与其滞后值有趋于稳定的弱化关联。图1（d）表现出城市化水平对其自身的一个标准差新息有持续稳定的较强的正向响应，在前4期中的响应程度较为强烈，波动幅度较大，后期则表现出了一定的稳定性趋势。也就是说，目前的城市化水平与其滞后值有趋于稳定的较强关联。

3、预测方差分解

基于VAR和渐近解析法模拟的方差分解如表2所示，第一列为预测期，第二列为变量△2LAP和△2LUR的各期预测标准误差。第三列为以△2LAP列为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度。第四列则为以△2LUR列为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度，具体分析如下。在第一期，城市化水平的波动只受自身波动的影响，从第二期开始，城市化水平的波动对第一产业人均产出波动显示出非常微弱的冲击，并出现逐步增强的态势，一直延续到第4期，冲击影响才趋于稳定。在第一期，城市化水平就对第一产业人均产出产生了影响，其贡献度大概在0.8%。从第二期开始城市化水平对第一产业人均产出的贡献度就达到了8.5%，总体上呈上升趋势，但从第5期开始逐渐趋于稳定，达到9.8%。这与我们上述脉冲响应函数分析的结果基本上是一致的。

四、结论

通过运用脉冲响应函数和预测方差分解对我国自1978年以来城市化发展与第一产业人均产出增长之间的交互响应情况和响应路径进行的分析可以发现，我国城市化发展与第一产业人均产出增长之间存在着紧密的联系，且具有长期性。第一产业人均产出增长对城市化发展的响应在期初有一个微调，并产生部分负响应，从第5期开始，第一产业人均产出增长开始形成对城市化发展的持续正向响应，并呈现出向正向稳定效应收敛的迹象。长期来看，城市化对第一产业人均产出增长的正向拉动作用将持续更长时间，也更有效率。城市化对第一产业人均产出增长新息的一个标准差扰动的响应，对城市化有较微弱的正向响应。当前的第一产业人均产出水平与其滞后值有一定的关联，但其关联度呈弱化态势，并且有趋于稳定的趋势。城市化与其滞后值之间有较强的关联度，在第一期，城市化水平的波动只受自身波动的影响，从第二期开始，城市化水平的波动对第一产业人均产出波动显示出非常微弱的冲击，且出现逐步增强的态势，一直延续到第4期，冲击影响才开始趋于稳定，但其贡献度仍然不足2%。这充分表明我国城市化发展与第一产业人均产出增长之间存在着一定的正向交互响应作用，并且其长期的响应作用程度更显著、更稳定。但是这二者之间对彼此的作用力度大小并不相同。促进城市化进程的战略政策对其自身水平的提高有较大的推动作用，但对第一产业人均产出的影响却不明显。而促进第一产业人均产出增长，也就是促进农业发展的战略政策不仅对自身的促进作用较大，而且对城市化水平的提高也有较大的贡献度。