我国农村城市化影响因素分析.docx

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我国农村城市化影响因素分析

我国农村城市化影响因素分析

我国城市化影响因素分析

摘要：

对我国农村城市化影响因素的历年数据运用计量分析方法建立计量模型，并进行检验和修正，最后根据模型提出促进我国农村城市化的有效途径。

关键词：

农村城市化；经济发展；计量模型

截至2007年底，我国乡村人口占全国人口的比重为55.01％，城市化水平仍然较低。

随着乡镇企业发展势头减缓，吸纳劳动力水平下降，劳动力就地转移面临严峻的考验。

大量沉积在农村的剩余劳动力，使得弱化城乡二元分割体系，消除城乡差别，最终实现农村城市化，成为我国亟待研究和解决的重大课题。

农村城市化是一个国家或地区经济社会现代化程度的重要标志。

目前，国内外对农村城市化的问题研究较多，在国外较盛行的理论有刘易斯的“二元结构”理论，弗里德曼的“核心一边缘”理论等；国内研究者也从多个角度对农村城市化进行了研究，如人口流动、农村剩余劳动力转移、制度与政策的限制、城市化的道路、城市化的量度以及城市化的个案等。

本文侧重于通过计量模型分析农村城市化的影响因素，并结合模型的实证分析提出对策及建议。

一、我国农村城市化发展的现状

目前，我国城市化进程相对滞后。

2005年我国GDP增速达9.9％，人均GDP达1700美元，城市化水平为43％，而工业化水平为53％，仍然滞后l0个百分点。

但不可否认，我国农村城市化也呈现出稳定、快速发展的趋势，如城镇人口由1949年的5765万到1978年的17245万，再到2000年的45594万人；城镇数量亦不断增加，从1978年到2000年的22年间，城市数量由193个增加到663个，建制镇数量由2173个增加到20000个；城市化水平也由1978年的l7．92％增至2000年的36.09％，年均提高0.83个百分点。

尽管我国的城市化取得了一定的发展，但仍然是一种低度的城市化。

因此，分析我国农村城市化的影响因素，有利于采取相应的措施，推进农村城市化的发展，这也直接影响和决定着“三农”问题的解决。

二、影响因素分析

（一）变量选择

本文以城市化水平作为被解释变量，用城市化率，即城镇人口占全部人口的比重反映，用Y表示。

对于解释变量，首先引入农业生产总值占GDP的比重，因为农业的发展是农村城市化的基础，只有农业发展到高级阶段，可以用很少的农民养活大部分人口，农村剩余劳动力转向第二、三产业时，城市化水平才能得到显著地提高，这个变量用X1表示；城乡收入差距说明在农村推力和城市拉力的双重作用下，加速转移农村劳动力，有利于提高城市化水平，本文用城镇居民家庭人均可支配收入减去农村居民家庭人均纯收入来计量，用X2表示；国家财政用于农业的支出反映国家对于农村城市化的宏观支持，用X3表示；农村中初中及以上文化水平劳动力比率体现了教育的促进作用：

农村教育水平的提高，可以促进劳动者的综合发展、农村人力资源的有效增长与合理配置，从而推动经济的发展和城市化进程，因此，也将其作为解释变量，用X4表示。

根据选定的影响因素，建立函数关系式：

Y=f（X1,X2,X3,X4）

（二）数据说明

本文收集了1989-2005年的城市化水平、农业生产总值占GDP的比重、城乡收入差距、国家财政用于农业的支出以及农村中初中及以上文化水平劳动力比率的数据作为样本观测值，见表1:

年份

农业生产总值/GDPx1（%）

地级及以上城市数x2（个）

城乡收入差距x3（元）

初中以上水平劳动比率x4（%）

城市化水平y（%）

1990

26.9

65

823.9

40.41

26.41

1991

24.3

71

992

43.55

26.94

1992

21.5

74

1242.6

44.75

27.46

1993

19.5

78

1655.8

46.5

27.99

1994

19.6

79

2275.2

48.13

28.51

1995

19.8

83

2705.3

49.92

29.04

1996

19.5

89

2912.8

53.25

30.48

1997

18.1

95

3070.2

54.78

31.91

1998

17.3

100

3263.1

55.97

33.35

1999

16.2

107

3643.7

57.4

34.78

2000

14.8

115

4026.6

59.59

36.22

2001

14.1

123

4493.2

61.26

37.66

2002

13.5

133

5227.2

61.79

39.09

2003

12.6

139

5850

62.67

40.53

2004

13.1

140

6485.2

63.33

41.76

2005

12.6

146

7238.1

64.11

42.99

2006

11.7

157

8172.5

65.02

43.9

2007

11.3

164

9645.4

65.89

44.94

2008

10,7

178

9987.6

66.45

45.12

表1

数据来源：

《中国统计年鉴2009》《中国农村统计年鉴2009》

（三）确立计量经济模型

计算各解释变量与被解释变量的相关系数，见表2。

从表2的结果看出，城市化水平与本文中所选取的各影响因素相关系数非常高，说明它们之间存在密切的联系，选取这些因素建立计量模型来解释城市化水平，具有一定的说服力。

表2城市化水平与其影响因素相关分析

农业生产总值占GDP的比重x1（%）

城乡收入差距x2（元）

国家财政用于农业的支出x3（亿元）

农村中初中及以上文化水平劳动力比率x4（%）

与城市化水平y（%）

-0.940680

0.972412

0.980433

0.963720

根据Eviews软件进行回归，得出Y^=11.59382-0.024335X1-0.000436X20.005757X3+0.326023X4

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

05/06/10Time:

12:

18

Sample:

19902007

Includedobservations:

18

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

11.59382

8.719212

1.329687

0.2065

X1

-0.024335

0.182250

-0.133526

0.8958

X2

-0.000436

0.000462

-0.944186

0.3623

X3

0.005757

0.001331

4.324095

0.0008

X4

0.326023

0.108613

3.001682

0.0102

R-squared

0.990435

Meandependentvar

34.66444

AdjustedR-squared

0.987492

S.D.dependentvar

6.400974

S.E.ofregression

0.715882

Akaikeinfocriterion

2.399531

Sumsquaredresid

6.662337

Schwarzcriterion

2.646857

Loglikelihood

-16.59578

F-statistic

336.5300

Durbin-Watsonstat

1.126889

Prob（F-statistic）

0.000000

（四）模型检验

1、经济意义检验

回归结果显示模型拟合优度较好，揭示了农村城市化的重要影响因素，具体各变量的统计学意义均显著。

农业生产总值占GDP的比重X1,城乡收入差距X2、国家财政用于农业的支出X3、农村中初中及以上文化水平劳动力比率X4的系数分别是-0.024335，-0.000436，0.005757和0.326023意味着当各要素的投入增加1％时，分别给城市化水平带来-0.024335，-0.000436，0.005757和0.326023的影响。

其中，城市化水平对于农村中初中及以上文化水平劳动力比率这一要素的变化最为敏感，表明教育的发展，对于农民改善生产手段及生活条件，农村城市化水平的促进作用最大。

同时，国家财政用于农业的支出对城市化水平也有重要的推动作用，国家财政的大力扶持将改善许多地方财政没有能力改善的基础设施方面的建设。

城乡收入差距因素对于城市化水平作用较小，主要是因为城乡收入差距逐年扩大，且没有缩小的趋势，未能很好地带动农村经济的发展。

另外，农业生产总值占GDP的比重对城市化水平的贡献率为负值，从历年数据中看出农业比重不断下降，这是城市化的直接表现，也提高了城市化水平。

2、统计检验

（1）拟合优度检验

该模型的拟合优度较高，R2达到0.9904，意味着我国城市化水平的变化，有99%可以通过本文所选取的影响因素来解释说明该模型的拟合效果较好。

（2）F检验

F值等于336.530，给定显著性水平a=0.05，查F分布表，得到临界值F0.05（4，13）=3.18（模型中解释变量数目为4，样本容量为18），显然有F＞Fa（k,n-k-1）表明模型从整体上看城市化与解释变量之间线性关系显著。

（3）t检验

由应用软件计算出所有t的数值，分别为：

│t0│=1.3297，│t1│=0.1335,│t2│=0.9441,│t3│=4.3241,│t4│=3.0017,给定显著性水平a=0.05,查t分布表中自由度为13的相应临界值为2.160。

可知，包括常数项在内的前3个解释变量在95%的水平下影响不显著，后2个解释变量显著。

但结合模型中x1,x2解释变量所代表的经济意义，不剔除。

3、计量经济学检验

（1）异方差性检验

我们再采用怀特检验，估计结果为：

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

1.887955

Probability

0.181433

Obs*R-squared

11.27902

Probability

0.186385

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

05/06/10Time:

17:

26

Sample:

19902007

Includedobservations:

18

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-60.58126

25.55317

-2.370793

0.0419

X1

-3.434209

1.488026

-2.307895

0.0464

X1^2

0.084034

0.035262

2.383148

0.0410

X2

-0.000517

0.000805

-0.642108

0.5368

X2^2

4.84E-08

5.54E-08

0.874190

0.4047

X3

0.007503

0.003112

2.410985

0.0392

X3^2

-1.50E-06

8.45E-07

-1.776822

0.1093

X4

3.909212

1.567488

2.493934

0.0342

X4^2

-0.040890

0.015489

-2.639868

0.0269

R-squared

0.626612

Meandependentvar

0.370130

AdjustedR-squared

0.294712

S.D.dependentvar

0.531374

S.E.ofregression

0.446255

Akaikeinfocriterion

1.531001

Sumsquaredresid

1.792293

Schwarzcriterion

1.976187

Loglikelihood

-4.779012

F-statistic

1.887955

Durbin-Watsonstat

2.060430

Prob（F-statistic）

0.181433

去掉交叉项后的辅助回归结果为：

e^2=-60.58126-3.434209X1+0.084034X1^2-0.000517X2+（4.84E-08）X2^2+0.007503X3-（1.50E-06）X3^2+3.909212X4-（0.040890）X4^2

nR2=18×0.626612=11.27898，该值小于5%显著性水平下自由度为8的χ2分布的相应临界值χ20.05=15.51。

因此，接受同方差性的原假设。

（2）序列相关检验

采用Durbin—Watson统计量进行序列相关检验，模型的D·W值为1.126889，查表得，下限dl=0.93，上限du=1.69，dl=D·W

下面再进行拉格朗日乘数检验。

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

F-statistic

2.923085

Probability

0.113028

Obs*R-squared

3.525781

Probability

0.060421

TestEquation:

DependentVariable:

RESID

Method:

LeastSquares

Date:

05/07/10Time:

11:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-3.184664

8.348489

-0.381466

0.7095

X1

0.063991

0.174172

0.367404

0.7197

X2

0.000409

0.000493

0.829467

0.4230

X3

-0.001270

0.001448

-0.877305

0.3975

X4

0.036179

0.103559

0.349356

0.7329

RESID（-1）

0.518252

0.303124

1.709703

0.1130

R-squared

0.195877

Meandependentvar

-5.91E-15

AdjustedR-squared

-0.139175

S.D.dependentvar

0.626021

S.E.ofregression

0.668165

Akaikeinfocriterion

2.292640

Sumsquaredresid

5.357340

Schwarzcriterion

2.589430

Loglikelihood

-14.63376

F-statistic

0.584617

Durbin-Watsonstat

1.761272

Prob（F-statistic）

0.711867

含1阶滞后残差项的辅助回归为

êt=-3.184664+0.063991X1+0.00040X2-0.001270X3+0.036179X4+0.518252êt-1

于是，LM=17×0.195877=3.33，该值小于显著性水平为5%，自由度为1的χ2分布的临界值χ20.05

（1）=3.84，由此判断原模型不存在序列相关性。

（3）多重共线性检验

在OLS下，模型的R2与F值较大，但各参数估计值的t检验值较小，说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故变量X1,X2的t检验不显著。

运用综合统计检验法发现模型存在严重多重共线性。

X1

X2

X3

X4

X1

1

-0.90522

-0.89105

-0.976195

X2

-0.90522

1

0.98748

0.92058

X3

-0.89105

0.98748

1

0.912465

X4

-0.97619

0.9205

0.91246

1

分别作Y与X1,X2,X3,X4间的回归：

①Y=57.56322-1.345228X1

（27.00985）（-11.08985）

R2=0.877685F=122.9849D·W=0.394769

②Y=24.66748+0.002441X2

（35.20159）（16.67445）

R2=0.945585F=278.0373D·W=0.370007

③Y=25.35101+0.007460X3

（45.36551）（19.92189）

R2=0.961248F=396.8818D·W=0.482121

④Y=-7.173827+0.754356X4

（-2.451318）（14.44228）

R2=0.928756F=208.5795D·W=0.198668

可见，变量X3国家财政用于农业的支出影响最大，因此选③为初始回归模型。

接着，我们运用逐步回归进行多重共线性的修正：

C

X3

X1

X2

X4

R2

D·W

Y=f（X3）

25.35101

0.007460

0.961248

0.482121

t值

45.36551

19.92189

Y=f（X3,X1）

36.02968

0.005253

-0.465481

0.983075

0.641818

t值

14.65965

9.328764

-4.398191

Y=f（X3,X2）

25.19715

0.006175

0.000429

0.961975

0.389251

t值

39.37933

2.542691

0.535428

Y=f（X3,X4）

11.00738

0.004594

0.323136

0.989777

1.246752

t值

4.921361

9.462466

6.470059

根据上表，我们得出农村城市化水平函数应以Y=f（X3,X4）为最优，拟合结果如下：

Y=11.00738+0.004594X3+0.323136X4

三、结论

通过1990-2007年影响我国农村城市化水平数据的实证分析，得到如下结论。

（1）我国城市化水平与农村中初中及以上文化水平劳动力比率呈正相关关系。

农村劳动力文化水平越高，说明农民掌握的科学技术越多，并且接受新知识和新技术的能力也越强，对于改善其现有的农业经营方式具有促进作用。

（2）我国城市化水平与国家财政用于农业的支出呈正相关关系。

国家财政用于农业的支出越多，农村将有更充裕的资金用于基础设施、农田水利、农机设备等方面的建设，有利于改善农民的生存环境、生产手段和生活方式。

（3）我国城市化水平与城乡收入差距呈负相关关系。

尽管城乡收入之间适当的差距有利于激励农村剩余劳动力走出农村，进入城市从事除农业以外的其他产业，从而融入城市生活。

但是，过大的城乡收入差距会阻碍城市化的进程。

（4）我国城市化水平与农业生产总值占GDP的比重呈负相关关系。

因为我国农村在城市化进程中出现了以牺牲农业为代价的趋势，伴随着小城镇建设和乡镇企业的迅速发展，农村劳动力大量转移，为城市的工业、建筑业、服务业创造了更多的价值，从而导致农业总产值的比重下降。

但在这个过程中并没有形成土地集中和规模经营，加之各级政府为支持乡镇企业的发展大量征地，使得很多农业用地转化为非农用途，农用耕地骤减。

而我国的基本国情是人多地少，尤其是耕地缺乏，据2006年统计资料显示，我国共有耕地19．5亿亩，人均仅1．5亩，尚不及世界人均的1／3，在1957-2005年不到50年的时间里，全国累计减少农用耕地约5亿亩，净减少约2亿亩7l。

耕地的减少导致农业生产总值占GDP的比重下降，这却是农村城市化发展的客观结果，因而二者呈现负相关关系。

四、建议

通过本文的实证分析发现，国家财政用于农业的支出和农村中初中及以上文化水平劳动力比率对城市化水平影响较大，说明了一方面要加大国家财政对于农业、农村、农民的支持来拉动城市化水平，另一方面要提高农村的教育水平及农民的素质来推动城市化进程。

具体措施有以下几点。

（一）提高农村劳动力的文化水平

发展农村教育事业，提高农民文化素质，是提高城市化水平的最主要因素。

关键在于创新农村教育管理体制和经费投入体制，走出农村教育经费短缺和机制陈旧的窘境，实现城乡教育统筹。

各级政府要加大农村教育投入，减轻农民教育负担，增加公共教育经费，让农民不但愿意接受教育，而且有能力接受教育。

保证农村九年义务教育的实施，深入开展职业技能教育，尤其重视发展与农业生产、乡村工业相适应的初、中、高等职业

教育，同时鼓励和引导大学毕业生回到农村创业，让农家子弟不但有走出农村读大学的理想，更有回到农村服务农民的愿望。

建立健全农业技术推广体系，及时传递科学知识和技术信息，提高科技在农业增产、农民增收上的贡献率。

（二）加大国家财政用于农业的支出

增加政府对农业的投入，提高农民的生活水平，是提高城市化水平的重要因素。

只有千方百计增加农民的人均纯收入，使城乡收入差距不断缩小，才能最终促进我国农村城市化的发展。

政府要重视农业、农村的健康发展，激励各类投资主体对与农民增收相关的基础设施和生产、销售、服务等环节的投资，逐步形成有利于农村经济发展的多元投资机制，创造良好的农业投资环境，尽可能吸引各种渠道的资金投资于农业。

加大对农业和农民的转移支付，适当发展农业的产业经济和规模经济，调整农村产业结构，挖掘农业内部增收潜力。

我国目前最大的消费市场是农村市场，因而提高农民的生活水平有助于扩大内需，拉动经济，这又反过来促进了农村的城市化进程，形成良性循环。

（三）加快劳动力转移、加速中型城市建设

诸多研究表明小城镇已经不是农村劳动力转移的首选目标，那些文化程度稍高的农村青年劳动力更倾向于进入大中城市，这说明目前规模过小、城市功能不完善的农村建制镇已经不能充分满足农村劳动力转移对城市的需求。

因此，有条件地发展县城和中型城市更加符合农民的意愿，可能得到更好的结果。

将具有发展潜力、基础条件较好、人口相对集中的中小城镇就地转变为中型城市，可以促进非农产业、劳动密集型产业的发展，加快劳动力的有效转移，鼓励中小企业的壮大，带动周边农村地区的经济发展，逐步增加农民的非农收入，是提高城市化水平的有效途径。

有利于减缓城市化进程中，由于人口大量涌入特大城市及其自身规模扩张而造成的对现存基础设施的压力以及城市环境质量下降等负面影响，也有助于缓和城乡矛盾，提高城市化水平。

研究生《计量经济学》课程论文

我国农村