城镇化与工业化关系研究《新型城镇化研究》课题报告之五.docx

城镇化与工业化关系研究《新型城镇化研究》课题报告之五.docx

《城镇化与工业化关系研究《新型城镇化研究》课题报告之五.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《城镇化与工业化关系研究《新型城镇化研究》课题报告之五.docx（9页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

城镇化与工业化关系研究《新型城镇化研究》课题报告之五

未经许可不得转载

研究参考资料

2013年11月21日

第52期

国家统计局统计科学研究所

————————————

城镇化与工业化关系研究

——《新型城镇化研究》课题报告之五

摘要：

城镇化与工业化发展之间既相互联系，又相制约，如何正确认识新型城镇化和新型工业化的关系，理顺二者间相互影响的机制，协调好二者间相互关系，至关重要。

本报告以中部省份湖南为例，从定性和定量两个角度，分析了湖南工业化与城镇化互动发展的历程、工业化与城镇化的关联效应。

报告发现,工业化进程对湖南城镇化具有较强的推动作用，其带动效应不仅在于工业发展对城镇化的促进作用上，更多地取决于工业化对包括服务业在内的整个非农产业的拉动效应。

报告建议要更好地发挥工业化对城镇化的带动效应，必须更加重视工业化和城镇化的协调共进，更加重视发挥服务业对推进新型工业化和新型城镇化的纽带作用。

推进新型城镇化和新型工业化，是当前我国经济社会发展中的两项重大问题。

尤其是在当前加快结构调整和发展方式转变的大形势下，如何正确认识新型城镇化和新型工业化的关系，理顺二者间相互影响的机制，协调好二者间相互关系，至关重要。

本报告以中部省份湖南为例，着重对上述问题进行分析和研究。

一、湖南城镇化与工业化互动发展的历程

湖南城镇化与工业化是在较低水平发展起来的。

1978年，全省城镇化率仅为11.5%，工业化率35.3%。

受益于改革开放释放的政策性红利等因素拉动，发展进程不断加快，2012年，城镇化率达到46.7%，工业化率达到41.2%。

从城镇化率和工业化率运行趋势看，虽然个别年份有升有降，但是整体上扬态势明显。

特别是，2000年以后，城镇化和工业化双双进入快速增长通道，且有并驾齐驱之势，与前期城镇化上升较快、工业化平稳运行的特征形成了鲜明对比。

根据湖南城镇化、工业化发展演变的特征，结合国家统计局对城乡划分的有关标准，本文把改革开放以来这一时期划分为1978—1981年、1982—1999年、2000—2012年三个阶段，互动发展的历程。

（一）1978—1981年，城镇化和工业化在较低水平缓慢推进

这一阶段，湖南城镇化率由11.5%低速增长至13.0%，4年提高了1.5个百分点，年均提高0.38个百分点；由于改革从农村开始，农业发展加快，比重上升，工业化率则不升反降，由35.3%下降为32.0%，年均下降约0.83个百分点。

（二）1982—1999年，城镇化发展步伐大幅领先工业化

这一阶段，城镇化率由14.2%上升为26.4%，18年间提高了12.2个百分点，年均提高0.68个百分点；工业化率由30.7%增长为31.4%，虽然扭转了前一阶段的下降趋势，但18年仅提高了0.7个百分点，年均提高0.04个百分点。

到1999年，城镇化率虽然仍低于工业化率，但是两者的差距缩小为5.1个百分点。

（三）2000—2012年，城镇化与工业化协同快速发展

进入新世纪以来，湖南省委、省政府实施新型工业化战略，把新型工业化作为经济社会发展的第一推动力，以产业的振兴带动工业化和城镇化的发展。

2000年至2012年，工业化率由30.8％上升到41.2%，提高10.5个百分点，年均提高0.8个百分点。

城镇化率由29.8%上升至46.7%，提高16.9个百分点，年均提高1.3个百分点。

二、湖南城镇化与工业化进程的关联效应

（一）城镇化与工业化进程关联效应的定性分析

1.从产值结构看，湖南城镇化与工业产值比重变化的相关性较低，与非农产业产值相关性较强

产值结构是反映工业化水平的一个重要指标，一般用工业化率或者非农产业增加值占GDP比重来体现工业化水平。

从工业化率指标看，湖南城镇化与工业化发展相对不协调。

1978—2012年，湖南工业化率整体上呈现先下降、再上升的发展趋势，且提高幅度不大，仅有5.9个百分点。

其中由1978年的35.3%下降到2000年的30.8%，再由2001年的30.8%上升到2012年的41.2%。

而同期的城镇化率则一直保持上升态势，由11.5%上升到29.75%，提高了18.25个百分点。

城镇化率与工业化率比值通常用来衡量两者间的协调关系，比值的合理范围是1.4—2.5。

经测算，1978-2012年，湖南城镇化率与工业化率比值在0.33—1.17之间，均未达到合理区间。

显然，工业化对城镇化率上升的带动作用是有限的。

从非农产业增加值占比看，1978-2012年，非农产业增加值占GDP比重与城镇化率呈现非常相似的发展趋势，由1978年的59.3%上升到2012年的86.4%（期间第三产业占GDP比重由18.6%上升到39%）。

由此可见，非农产业的快速发展，对城镇化起了较大的推进作用。

图1湖南工业化率、非农产业比重、城镇化率

2.从就业结构看，城镇化率与非农产业就业比重相关性很强

工业化进程推动产业结构的变化，进而带来就业结构的城镇化，最后形成人口的城镇化。

因此，理论上也可以把非农产业就业比重作为反映工业化水平的指标。

在理想状况下，农业劳动力转入其他产业的人口将被全部转化为城镇人口，那么劳动力的非农产业就业比重应该等于城镇化率。

我们使用一段时期内城镇人口比重变动值（ΔPu）和非农产业就业比重的变动值（ΔPa）之间的比值来评价该时期内城镇化与工业化是否协调。

协调状况下，ΔPu/ΔPa=1；若ΔPu/ΔPa>1，则城镇化速度超过工业化进程；若ΔPu/ΔPa<1，体现城镇化滞后于工业化。

但现实中，从事非农产业的人口不一定都住在城镇，所以，城镇化率一般会低于非农产业就业比重。

根据国际经验，城镇化率与非农产业就业比重的比值一般在0.83左右。

从1978—2011年湖南城镇化率与非农产业就业比重的比值看，湖南城镇化与工业化进程是比较协调的。

具体从三个阶段看：

第一阶段是1978—1990年，城镇化滞后工业化；第二阶段是1990—2000年，城镇化较快于工业化；第三阶段是2000—2011年，城镇化与工业化趋于协调。

表1湖南城镇化率与非农就业比重关系

ΔPu

ΔPa

ΔPu/ΔPa

协调程度

1978-1990年

6.1

9.5

0.64

城镇化滞后工业化

1990-2000年

12.2

9.6

1.27

城镇化较快于工业化

2000-2011年

15.4

17.4

0.89

城镇化与工业化趋于协调

1978-2011年

33.6

36.5

0.92

城镇化与工业化比较协调

3.从人均GDP看，城镇化水平滞后于工业化

通过用人均GDP衡量工业化水平来评价城镇化与工业化的关系也是当前国际上流行的一种方法。

根据钱纳里—赛尔昆模型，我们对美国历年GDP平减指数作相应处理，得出2012年美元与1964年美元的换算因子为6左右，即1964年1美元的购买力相当于2012年的6美元左右。

因此，通过钱纳里—赛尔昆模型可以看到，人均GDP在6000美元时，城镇化率应达到63.4%。

从湖南人均GDP来看，2012年湖南人均GDP达到5400多美元，比较接近6000美元，相对应的城镇化率应该在60%以上，而实际城镇化率只有46.7%，比钱纳里—赛尔昆模型中的预测值低10多个百分点。

表2依据钱纳里—赛尔昆模型对湖南城镇化率的预测值

人均GDP

（2012年美元）

420

600

1200

1800

2400

3000

4800

6000

9000

城镇化率（%）

12.8

22.0

36.2

43.9

49.0

52.7

60.1

63.4

65.8

（二）城镇化与工业化进程关联效应的定量分析

要对城镇化与工业化进程的关系进行定量分析，必须明确城镇化和工业化的衡量指标。

衡量城镇化水平的指标，一般用城镇化率。

而衡量工业化水平的指标，主要有两类指标，一类是产值结构指标，如工业增加值占GDP的比重、第二产业增加值占GDP的比重，非农产业占GDP的比重等；另一类是就业结构指标，如工业就业比重、第二产业就业比重、非农产业就业比重，等等。

本文以1978—2012年的时间序列数据，选取不同的反映工业化水平的指标，建立计量经济学模型，从不同角度分析湖南城镇化与工业化的关系。

模型一：

选取城镇人口占总人口的比重反映城镇化率，用工业增加值占GDP的比重衡量工业化水平，判断两者关系。

1、相关性分析。

用CZ即城镇人口占总人口的比重用来表示城镇化水平，GY1即工业增加值占GDP比重用来表示工业化水平。

对1978—2012年湖南城镇化率与工业增加值占GDP比重进行相关关系分析，两者相关系数为0.61，具有一定的相关性。

2、单位根检验。

检验结果表明，每个变量都是非平稳的，但是其一阶差分都是平稳的，即皆为一阶差分平稳变量。

这说明城市化率与工业增加值率之间存在协整关系。

表3单位根检验结果

变量

ADF

临界值1%

临界值5%

检验结果

CZ

-1.117529

-4.262735

-3.552973

非平稳

DCZ

-5.277274

-4.273277

-3.557759

平稳

GY1

0.289882

-3.646342

-2.954021

非平稳

DGY11

-5.623379

-3.653730

-2.957110

平稳

3、建立线性回归模型，CZ=-49.603+2.288GY1

（17.112）（0.522）

模型的可决系数很低，R2=0.375，可调整的可决系数R2=0.356，表明模型总体的线性相关程度和回归拟合程度不好，工业化水平仅仅可以解释城镇化率的37.5%。

说明用工业增加值占GDP的比重衡量工业化水平，工业化与城镇化之间的相互作用不明显。

模型二：

选取城镇人口占总人口的比重反映城镇化率，采用第二产业产值比重和就业比重衡量工业化水平，判断两者关系。

1.相关性分析

运用统计软件对数据进行相关分析，城镇化与第二产业产值比重之间的相关系数约为0.69，与第二产业就业比重之间的相关系数约为0.81，呈现出一定的正相关关系。

2.单位根检验

在进行回归分析之前需要对各变量进行单位根检验，如果变量都是非平稳的，则需要进一步进行协整检验，否则就会出现伪回归的情形。

ADF单位根检验结果表明，每个变量都是非平稳的，但是其一阶差分都是平稳的，即皆为一阶差分平稳变量，变量均满足协整检验的条件。

表4单位根检验结果

变量

ADF检验值

临界值1%

临界值5%

检验结果

CZ

-1.117529

-4.262735

-3.552973

非平稳

DCZ

-5.277274

-4.273277

-3.557759

平稳

GY2

0.272784

-3.646342

-2.954021

非平稳

DGY2

-5.979581

-3.653730

-2.957110

平稳

GY3

-1.437443

-3.646342

-2.954021

非平稳

DGY3

-4.135246

-3.653730

-2.957110

平稳

3.协整检验

检验结果表明，在5%的显著性水平上，各变量之间存在协整关系。

故以城镇化率CZ作为被解释变量，第二产业产值比重GY2和就业比重GY3作为解释变量，建立线性回归模型：

CZ=-72.999+1.528GY2+2.048GY3

（8.402）（0.229）（0.222）

表5协整检验结果

Hypothesized

Trace

0.05

No.ofCE（s）

Eigenvalue

Statistic

CriticalValue

Prob.**