基于完美市场的工业化和城镇化协调发展模型研究

基于完美市场的工业化和城镇化协调发展模型研究

一、工业化和城镇化协调发展:从“实际问题”到“策略性”从人类发展史的角度来看，随着经济的发展和技术的进步，工业部门的就业和产值比例不断增加，政府部门的就业和产值比例逐渐下降。产业结构的变化,一方面,使得人类进入工业化阶段,另一方面,表现出农村人口向城镇聚集。刘易斯的二元经济理论把工业化和城镇化紧密联系起来。工业部门的快速发展,为农业部门生产率的提高准备了物质条件,使农业剩余劳动力转移到工业部门成为可能,剩余劳动力的转移无疑加速了城镇化进程。对于中国而言,建国后经济发展经历了以1978年改革开放为分界点的两个不同阶段。在改革开放前,工业化取得了较大的成就,建立起了较为完善的工业体系,但是城镇化发展较为缓慢,总体上滞后于工业化;改革开放后,随着经济的快速发展和多种限制条件的放松,人口流动也逐渐加快,城市化率大幅提高,1978年城市化率为17.9%,2011年城市化率达到51.3%,33年间提高了33.4个百分点,并有加速发展的态势。有人认为改革开放后的城镇化速度过快,应该减速,但是也有人认为1%左右的城镇化速度是合适的。为了探寻分歧根源,我们有必要探讨工业化和城镇化的协调度,分析工业化和城镇化是否协调,并进一步寻找中国工业化与城镇化之间协调关系的形成机理,因为二者的协调发展不仅涉及到经济的健康发展,而且涉及到中国经济发展方式能否顺利转变。实际上,关于二者之间关系的讨论,已经受到许多专家学者的关注。1960年代以前关于工业化与城镇化关系研究主要集中在两者的一致性及相互促进等几个方面,但是1970年代以后,许多发展中国家的工业化与城镇化联系不再表现为同一进程,呈现出松散化趋势,促使工业化与城镇化关系研究更加多样化、全面化,这是因为城镇化除了受经济结构变动影响外,还受到诸如未来收入、对就业的期望以及政府社会保障支出等多种因素的支配。由于不同专家学者在分析工业化和城镇化时的视角不同,所得的结论和观点也不尽相同。新经济地理学和新增长理论把城镇化看作是工业经济发展的重要引擎,因为城镇化可以促进要素更加顺畅地流动,并致使产品市场范围扩大。景普秋、张复明(2004)认为工业化与城镇化协调发展的基础在于专业化经济与聚集经济的存在,这一结论得到一些经验数据的支持。Bruhart&Mathys(2008)利用欧盟产业方面数据分析聚集经济效应,结果显示:聚集经济对经济增长促进效应的弹性系数为13%,并且这种效应还对城镇化进程有着明显的促进作用。在国家层面上,聚集经济促进经济增长需要满足一定的初始条件,一旦这些条件得到满足,那么那些试图阻碍聚集经济增长效应的经济发展政策是无效的(Bruhart&Sbergami,2009)。另外,分工及其外部性通过生产协作机制、结构匹配机制和循环累积机制促进了城市收益递增(齐讴歌、赵勇、王满仓,2012)。对工业化与城镇化协调关系的测度主要有两种方式:一是实际测算。这种方法是测度工业化和城镇化协调发展的重要方法之一,由H·钱纳里等人率先采用。他们通过构建数理分析模型,采用历史数据计算相关系数来描述工业化和城镇化的相关程度。二是经验判断。在这方面,保罗·贝洛克做出了重大贡献。他以工业化与城镇化存在相关关系为假设前提条件,依据经验数据,判断一个国家或区域的工业化和城镇化间的协调发展水平(袁祖怀等,2011)。针对中国的实际情况,由于采取的测度方法和使用的数据不同,得出了不尽相同,乃至截然相反的结论。有的学者如吕政等人(2005)采取经验判断的方法,对中国“十五”时期工业化和城镇化协调关系进行判断,认为相对于工业化而言,城镇化发展速度更快。袁海、周晓唯(2008)采用实际测算的方法,构建测算模型,使用“五普数据”,认为中国工业化和城镇化的关系不但是协调的,而且二者的协调性呈现出不断加强的趋势。段禄峰,张沛使用工业化、城镇化和非农化的数据,构建了测度工业化和城镇化协调关系的指标体系,运用综合模糊分析法,分析工业化与城镇化协调关系,得出中国城镇化总体水平滞后于工业化的结论。上述研究虽然所得结论不同,但是不同的分析视角,有助于我们更加深入和全面地把握、认识和理解这一问题。遗憾的是,这些研究仅就中国工业化和城镇化之间的协调关系进行了初步分析,而没有深入分析造成二者之间不协调或协调的机理和影响因素,为了弥补这一缺憾,本文在对中国工业化和城镇化协调关系进行初步判断之后,试图构建一个理论分析框架,用以解释工业化和城镇化之间存在着协调发展的可能性,同时也指出了造成二者之间非协调发展的原因。二、中国工业化与城市化协调发展的发展趋势(一)非农产业、服务业两领域经济增长的比例1965年钱纳里对90个国家和地区的工业化和城镇化数据进行分析后得出了一个结论:随着人均产出的不断提升,工业化的演进将会诱发产业结构的变动,并带动城镇化率的提高。由于城镇化的过程实际上就是劳动力就业非农化的过程,因此,可以从产业结构和就业结构两个视角来分析中国工业化与城镇化关系变动趋势(见表1)。由表1发现,改革开放以来,从产业结构的变动来看,中国工业产值比重出现了一定程度的下降。按照可比价格计算,2010年工业增加值占GDP的比重比1980年下降了1.4个百分点。非农产业比重上升了21.2个百分点,应该是建筑业和服务业的快速发展所作出的贡献。与工业化速度逐渐放缓形成鲜明对比的是,城镇化率增速较快,30年间提高了30.29个百分点。这说明在此期间中国城镇化的促进力量主要源自于建筑业和服务业,工业部门对城镇化的拉动作用在逐渐降低。从就业角度来看,1980年到2010年,工业就业比重由18.2%上升到28.7%,上升了10.5个百分点,非农产业的就业比重由31.3%上升到63.3%,上升了32个百分点,而城镇化率大约上升了30个百分点。这说明工业就业比重的变化与城镇化率的变化存在着一定的正相关性,当然与非农产业部门中的建筑业和服务业就业比重的上升也有着较强的相关性。另外,从就业和产业结构两个角度还可以计算出工业化与城镇化的偏离度(见图1)。从就业角度计算二者偏离度的公式为:(非农就业比重-城镇化率)/非农就业比重;从产业结构角度计算二者偏离度的公式为:(非农产业增加值占GDP比重-城镇化率)/非农产业增加值占GDP比重。总体上来看,工业化与城镇化的偏离度还是呈现出下降趋势(见图1)。(二)中国工业化与城市化的协调度分析1.建立指标体系2.各年度协调度的测算结果采取模糊隶属度综合评价法测量城镇化和工业化之间的协调度。模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。评价步骤为:首先,设置评价对象。例如城镇化与工业化协调关系;第二,设置评价指标体系或评价因素集,其因素集Ui={u1,u2,u3…un};第三,设置评价等级集,评价等级集Vj={v1,v2,v3…vm};第四,根据因素集Ui,确定该评判对象对应评价等级Vj的隶属度为Rij,进而得到模糊矩阵R=(Rij)m×n;最后得出模糊评价结果(协调度)B,B=A×R,其中A为各级指标的权重。对有关数据进行处理后,将中国城镇化和工业化协调度折算在[0,1]的区间,其中最大值1和最小值0都是极限状态。由于城镇化和工业化协调度并无一个统一的标准,所以我们将最大值1定义为非常协调,最小值0定义为完全不协调,并在[0,1]区间内分为五等分,公差是0.2,我们给予城镇化和工业化协调度参照的标准值见表3。本文采用的数据来自历年的《中国统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》、2009年《中国农村住户调查年鉴》、世界银行、住房和城乡建设部部、工业和信息化部、民政部等网站的统计数据以及相关研究。考虑到数据的可得性以及可比性,本文以1978年为基年,缺失数据通过建立回归方程,运用已有的数据进行估计填充。详细的测算方法,可以参阅魏婕,任保平(2012)的思路。测算的各年中国城镇化和工业化协调度见表4。从表4中可以发现,中国工业化和城镇化之间的协调度总体较低,只有2010年和2011年达到了基本协调层级,其余各年均处在不甚协调层级。虽然中国工业化和城镇化之间的偏离度呈现出逐渐下降的趋势,但是工业部门内部的协调性和城镇化质量的提升对二者之间的协调性也会有一定程度的正向影响,在二者的综合作用下,使得中国工业化和城镇化之间的协调度呈现出逐步上升态势。三、城镇化和工业化发展状态的时空耦合工业化与城镇化协调发展是工业化过程与城镇化过程相互依存、相互促进、共同演进的过程,二者之间存在着内在逻辑关系。一方面,工业化的过程表现为经济活动的集聚过程,这种集聚过程必然引起人口向城镇集中,为城镇化提供了动力源泉;另一方面,城镇又以较为完善的基础设施、便捷的交易平台,降低工业经济运行的成本,为工业企业创造外部经济,加速工业化进程。工业化与城镇化的协同共进,能够促进整个社会经济系统功能的大幅度改善,进而实现工业化和城镇化协调发展过程中总成本最小化。工业化与城镇化协调发展系数用r表示。在工业化与城镇化协调发展过程中,可以用Xij表示城镇化(i=1)或工业化(i=2)在j阶段末所处的位置,在初始位置上城镇化和工业化状态分别为X10=a和X20=b。从人类发展历史看,城镇化和工业化之间的关系首先是工业化诱导城镇化,而后城镇化又反作用于工业化。因此,假设在初始位置上城镇化发展状态一般低于工业化发展状态(a<b)是合理的。假设城镇化向工业化发展状态趋近的情况下的协调发展系数为r1,用来刻画工业化带动城镇化发展;再假设工业化向城镇化发展状态趋近的情况下的协调发展系数为r2,用来刻画城镇化促进工业化发展。一方面,在工业化带动城镇化的发展过程中,城镇化主动地适应工业化发展水平,力争与工业化的发展状态相匹配,协调发展系数表现为r1<r2。另一方面,在城镇化促进工业化的发展过程中,工业化主动地适应城镇化发展水平,力争与城镇化的发展状态相匹配,协调发展系数表现为r1>r2。一般情况下我们可以假定0<r1+r2≤1。在经济社会发展过程中,工业化与城镇化的发展往往会存在着不协调、不统一的现象。如果以工业化水平作为参照系,则可以把城市化水平超前或滞后,称之为城镇化偏离;如果以城镇化水平作为参照系,则可以把工业化水平超前或滞后,称之为工业化偏离。二者出现偏离会产生两种成本:其一,城镇化和工业化之间虽然存在着内在的逻辑关系,但是二者的演进都有各自的发展路径,因此,二者之间往往会存在着摩擦成本;其二,为了消除二者之间的不协调,需要投入一定量的人力、物力和时间,即协调成本。这些成本的存在及其大小,影响了工业化和城镇化之间的协调关系。我们仿照谢康等人(2012)提出的思路,先回避市场的不完美性,以构建完美市场条件下工业化与城镇化协调发展理论模型作为参照系,再考虑存在着摩擦成本和协调成本条件下的工业化与城镇化协调发展理论模型,最后比较两个模型,说明工业化和城镇化之间产生不协调的机理。(一)第n轮相互作用后的文化遗产在完美市场条件下,工业化与城镇化的发展过程均不存在外部性,因此不存在摩擦成本和协调成本,二者之间协调发展的目标是可以实现的。假设工业化与城镇化发展初始状态分别为X10和X20,二者在经过第一次相互作用(协调发展)后,位置分别变化为X11和X21,……,经过n轮相互作用后,发展状态分别为X1n和X2n。对于工业化带动城镇化协调发展路径(r1<r2),则经过第n轮相互作用后城镇化和工业化的发展状态分别为:(1)和(2)表明,工业化和城镇化协调发展既是一个过程,也是一种过程状态,在完美市场条件下,工业化(城镇化)和城镇化(工业化)每一次相互作用后的变化量分别为r1(X2n-1-X1n-1)和r2(X1n-1-X2n-1)。其中,协调发展系数反映协调发展的过程,位置之间的差距反映协调发展的过程状态。如果我们能够证明:那么二者之间协调发展的目标就能实现。可以改写为:解An,可以证明:同理可证,通过城镇化促进工业化实现二者的协调发展的目标也是可以达到的。(二)交易成本的影响由于工业化和城镇化都有自身的发展规律,二者既有互动,也有相互制约因素,因此,在不完美市场条件下它们各自的发展均会存在着外部性,使得二者之间产生某些摩擦成本。假设工业化与城镇化的偏离(不协调)程度X1n-X2n与摩擦成本以及为抵消摩擦成本而产生的协调成本正相关。摩擦成本和协调成本属于社会交易成本范畴。由于上一期协调度的偏离程度会影响下一期期的协调度,因此,可以假设第n阶段工业化面临的带动城镇化的交易成本为CAn=kAX1n-1-X2n-1,kA>0为交易成本系数;城镇化促进工业化的的交易成本为CBn=kBX1n-1-X2n-1,kB>0为交易成本系数。则交易成本(包括摩擦成本和协调成本)对工业化进程构成的冲击可表示为:由于前面假设信息化与工业化状态的初始值关系为a<b,因此有:同理,对于信息化有以下方程:此时,虽然二者的协调发展受交易成本的影响,但只要在交易成本不是太高的情况下,依然成立。这样,通过持续不断的多轮磨合过程,工业化与城镇化仍然可能最终实现协调。不完美市场条件下的工业化与城镇化的协调发展与完美市场条件下的协调发展路径相比:这也就意味着,在不完美市场条件下工业化与城镇化协调发展所需的时间与完美市场条件相比会更长,成本也会更高。运用这一结论,我们可以解释中国工业化与城市化之间协调发展程度较低的现象。中国工业和城市发展均有着各自的独特的发展道路,工业的发展受到国家产业政策的影响要大一些,而城市化进程受到户籍和社会保障等制度的影响要大一些。工业的快速发展会加大对劳动力的需求,此时,如果城市化进程缓慢或户籍等制度不能及时放开,工业发展就会因无法获得足够的劳动力而受到影响;反之,如果城市化速度较快,而工业化发展缓慢,无法创造足够的就业岗位,就会使得城市出现犯罪率上升、贫困现象加重等问题,进而影响城市化质量。四、柯布-菲尔德生产函数模型为了深入分析影响中国工业化和城市化协调发展的因素,并运用中国1978-2010年数据考察这些因素在多大程度上影响中国工业化和城市化协调发展,把影响因素看作是投入要素,把中国工业化和城市化协调发展数值看作是产出,因此,可以构造一个柯布-道格拉斯生产函数,并以此设定计量经济模型:(一)农业、工业和城市化发展状况选取工业化与城镇化协调度作为因变量Y,数据来源于本文第一部分的计算结果;选取影响中国工业化和城市化协调发展的因素分别是第三产业比重(x1)、社会保障支出(x2)、医院病床数(x3)、工业化与城镇化偏离程度(x4)、农业劳动生产率(x5)、流动人口数量(x6)。其中,第三产业的发展既能为工业发展提供必要生产性和生活性服务,又在一定程度上反映了城市对剩余劳动力的吸纳能力,因此把第三产业比重作为重要影响因素之一;社会保障支出、医院病床数则反映了城市化的质量和城市化的潜力;由于中国特殊的发展历史,造成了工业化和城镇化出现了一定程度的偏离,影响了二者之间的协调发展。农业劳动生产率的提高可以通过劳动力素质和生产资料质量的提升等两条途径实现,生产资料质量的提升主要得益于工业化的发展,比如生化技术的发展可以改良种子,机械技术的发展可以为农业生产提供更便捷的大型农业机械等。同时,农业劳动生产率的提升也会使农业部门释放出更多的劳动力满足工业化的需要;流动人口数量则反映了中国城市化的有关政策的变化,在改革开放以前,刚性的计划经济体制和相关的政策制约了劳动力的合理流动,随着市场经济体制的确立,劳动力流动成为经济发展的重要动力源泉,但是户籍制度的存在,则在很大程度上阻碍了这些劳动力成为市民,影响了城市化的进程。以上几个因素的变化都会对中国工业化和城镇化协调发展造成影响。上述指标的数据来自于各年的《中国统计年鉴》、世界银行网站、国家统计局网站、经济与信息化部网站等。(二)回归后残差的稳定性检验传统上在进行时间序列回归分析时,要求所用的序列必须是平稳的,即没有随机趋势或不确定性趋势,否则回归的模型会出现“伪回归”问题。一般而言,在进行回归分析之前,先要对模型进行平稳性检验(ADF检验)和协整检验,目的是为了保证时间序列之间存在一个长期均衡关系,从而可以排除“伪回归”出现的可能。先对因变量与自变量做平稳性检验。其检验结果如表5所示。要确认因变量LnY与自变量Lnx1、Lnx2、Lnx3、Lnx4、Lnx5和Lnx6之间是否存在长期的稳定趋势,主要是通过检验模型回归后的残差是否是平稳的来了解。其检验结果如表6所示。由表6可知,在置信度5%的条件下残差都能通过ADF检验,所以因变量LnY和自变量Lnx1、Lnx2、Lnx3、Lnx4、Lnx5和Lnx6之间存在协整关系。这表明时间序列LnY和Lnx1、Lnx2、Lnx3、Lnx4、Lnx5和Lnx6之间存在一个长期的趋势,整个模型可以进行回归分析,不存在“伪回归”。(三)模型分析1.模型自相关性检验与多元回归模型在此模型中拟合优度为0.975,接近1,解释了总离差的97.5%,F统计量为170.612,因而回归方程的总体显著性水平较高,拟合得很好。但是模型DW统计量为1.268,处于dl=1.061<DW<dl=1.900,故该模型是否存在自相关性无法判断。为判断模型是否存在自相关性,在eviews6.0软件中,通过B-G检验,检验结果如表7。在表7中Obs*R^2的统计量值为12.6980,伴随概率为P=0.005<0.05,模型存在自相关,同时RE-SID(-1)的t统计量为0.850,伴随概率为0.404>0.05,且RESID(-2)和RESID(-3)的伴随概率均小于0.05,说明模型存在二、三阶自相关。由于自相关性的存在会导致模型参数估计值不具有最优性,且模型的统计检验将会失效,故对该模型不再进行最小二乘法回归,而是采取广义差分法迭代回归,剔除模型中存在的自相关性。利用LnY对Lnx1、Lnx2、Lnx3、Lnx4、Lnx5和Lnx6做迭代回归,估计结果如表8所示:表8中的结果是通过8次迭代回归得到的。表中AR(2)和AR(3)的T检验及其伴随概率也说明了模型存在二、三阶自相关性。调整后模型的DW=2.040,处于du=1.900<DW<4-du=2.100,模型不存在一阶自相关性,再进行B-G检验(LM(2)=2.301,P=0.3164),说明模型也不存在高阶自相关性,因而模型消除了自相关性的影响。修正后的多元回归模型为:此模型与LOS估计结果相比较,拟合优度R^2为0.987>0.975,F统计量205.668>170.612,说明回归模型对观测值的拟合程度有所提高,对变量的解释性更强,可以解释了总离差的98.7%,此时的方程能更能正确地反映第三产业比重、社会保障支出、医院病床数、工业化与城镇化偏离程度、农业劳动生产率和流动人口数量整体对工业化与城镇化协调度的影响。同时各自变量的T检验均通过检验,且较之与LOS估计结果都有所提高,说明第三产业比重、社会保障支出、医院病床数、工业化与城镇化偏离程度、农业劳动生产率和流动人口数量整体与工业化与城镇化协调度存在着显著的线性关系。2.工业化与城镇化协调度从回归方程可以看出,α1=0.102,这说明在其他条件不变的情况下,随着第三产业比重的增加,工业化与城镇化协调度将同时增加。意味着第三产业比重每增加1%,工业化与城镇化协调度将增加0.102个百分点。这种正相关关系是符合实际情况;α2=0.072这表示社会保障支出与工业化与城镇化协调度之间存在正向的相关关系;α3=0.108α5=0.018和α6=0.043这表示在其他条件不变的情况下,随着医院病床数、农业劳动生产率和流动人口数量每增加1%,工业化与城镇化协调度将分别增加0.108、0.018和0.043个百分点;α4=-0.010,说明工业化与城镇化偏离程度与工业化与城镇化协调度是呈负相关关系,这种负相关关系是符合实际情况。五、对促进工业化和城镇化协调发展的作用本文试图从理论角度系统地揭示中国工业化和城镇化协调发展过程中相互作用机制和所蕴含的深层次规律,并运用实证方法分析了各影响因素对二者协调发展的作用。研究发现:1978~2010